Tensorflow并非一套特定机器学习库——相反，其属于一套通用型计算库，负责利用图形表达计算过程。其核心通过C++语言实现，同时亦绑定有多种其它语言。与Python绑定不同的是，Go编程语言绑定不仅允许用户在Go环境当中使用TensorFlow，同时亦可帮助大家深入了解TensorFlow的内部运作原理。
什么是绑定？
从官方说明的角度来看，TensorFlow的开发者们公布了：
- C++源代码：TensorFlow的真正核心，负责具体实现这套机器学习库的各高/低层级操作。
- Python绑定与Python库：这些绑定由C++实现代码所自动生成，这意味着我们能够借此利用Python调用C++函数：举例来说，我们可以借此实现numpy。另外，这套库还将调用与绑定相结合，旨在定义TensorFlow用户们所熟知的各类高层级API。
- Java绑定。
- Go绑定。
作为Go的忠诚支持者，我当然对Go绑定给予了高度关注，希望了解其适用于支持哪些任务类型。
Go绑定说明
Gopher (由Takuya Ueda（@tenntenn）创建，基于Creative Commons 3.0 Attribution许可)
与TensorFlow Logo结合在一起。
首先需要强调的是用于进行自身维护的Go API缺少Variable支持能力：此API的设计目标在于使用经过训练的模型，而非从零开始执行模型训练。这一点在说明文档中的“Go语言环境下TensorFlow安装”部分作出了明确提示：
TensorFlow提供多种可在Go编程中使用之API。这些API的主要作用在于加载由Python语言创建的模型，并在Go应用程序之内执行这些模型。
如果我们不关注机器学习模型的训练，那么这些API不会引发任何麻烦。但如果大家需要进行模型训练，那么请注意以下建议：
作为一位真正的Go语言支持者，请以简单作为基本指导原则！使用Python以定义并训练模型; 您始终可以加载经过训练的模型并随后在Go环境中加以使用。
简而言之：Go绑定可用于导入并定义常量图; 在这里的语境下，所谓常量是指不涉及任何训练过程，因此不存在经过训练的变量。
现在我们将利用Go语言深入探索TensorFlow世界：创建我们的第一款应用程序。
在接下来的内容中，我们假定大家已经拥有一套Go环境，并根据README文档中的讲解对TensorFlow绑定进行了编译与安装。
了解TensorFlow结构
让我们再次对TensorFlow的概念进行重申（当然，这里是我个人总结出的概念，与TensorFlow网站中的描述有所不同）：
TensorFlow™为一套开源软件库，负责利用数据流图进行数值计算。图形中的各个节点代表数学运算，而图形边缘则代表着各节点之间进行通信的多维数据阵列（即张量）。
我们可以将TensorFlow视为一种描述性语言，其与SQL有点类似，大家可以在其中描述您所需要的内容，并由底层引擎（即数据库）解析您的查询、检查语法与语义错误，将其转换为专有表达、优化并得出计算结果：通过这一系列流程，我们将最终得出正确结果。
因此，在我们使用任何可用的API时，我们实际上是在对一个图形进行描述：此图形的评估起点始于我们将其放置于Session当中并明确决定在该会话内Run此图形。
了解到这一点，接下来让我们尝试定义一个计算图，并在一个Session当中对其进行评估。根据API说明文档的内容，我们可以明确找到tensorflow（简称为tf）& op软件包之内的可用方法列表。
如大家所见，这两个软件包当中包含一切对图形进行定义与评估所必需的要素。
前者包含构建基础性“空”结构——例如Graph本身——所需要的函数，而后者则包含各类最为重要的包，荐为由C++实现代码所自动生成的绑定。
然而，假定我们需要计划A与x之间的矩阵乘法，其中：
这里，假定大家已经熟悉了张量图的定义方式，并清楚了解占位符的概念及其实际作用。以下代码为TensorFlow Python绑定用户所作出的初步尝试。我们在这里将此文件命名为attempt1.go
package main
import (
"fmt"
tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op")
func main() {
// Let's describe what we want: create the graph
// We want to define two placeholder to fill at runtime
// the first placeholder A will be a [2, 2] tensor of integers
// the second placeholder x will be a [2, 1] tensor of intergers
// Then we want to compute Y = Ax
// Create the first node of the graph: an empty node, the root of our graph
root := op.NewScope()
// Define the 2 placeholders
A := op.Placeholder(root, tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 2)))
x := op.Placeholder(root, tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 1)))
// Define the operation node that accepts A & x as inputs
product := op.MatMul(root, A, x)
// Every time we passed a `Scope` to an operation, we placed that
// operation **under** that scope.
// As you can see, we have an empty scope (created with NewScope): the empty scope
// is the root of our graph and thus we denote it with "/".
// Now we ask tensorflow to build the graph from our definition.
// The concrete graph is created from the "abstract" graph we defined
// using the combination of scope and op.
graph, err := root.Finalize()
if err != nil {
// It's useless trying to handle this error in any way:
// if we defined the graph wrongly we have to manually fix the definition.
// It's like a SQL query: if the query is not syntactically valid
// we have to rewrite it
panic(err.Error())
}
// If here: our graph is syntatically valid.
// We can now place it within a Session and execute it.
var sess *tf.Session
sess, err = tf.NewSession(graph, &tf.SessionOptions{})
if err != nil {
panic(err.Error())
}
// In order to use placeholders, we have to create the Tensors
// containing the values to feed into the network
var matrix, column *tf.Tensor
// A = [ [1, 2], [-1, -2] ]
if matrix, err = tf.NewTensor([2][2]int64{ {1, 2}, {-1, -2} }); err != nil {
panic(err.Error())
}
// x = [ [10], [100] ]
if column, err = tf.NewTensor([2][1]int64{ {10}, {100} }); err != nil {
panic(err.Error())
}
var results []*tf.Tensor
if results, err = sess.Run(map[tf.Output]*tf.Tensor{
A: matrix,
x: column,
}, []tf.Output{product}, nil); err != nil {
panic(err.Error())
}
for _, result := range results {
fmt.Println(result.Value().([][]int64))
}}我们为以上代码编写了详尽的注释，希望大家认真关注以提升理解效果。
现在，TensorFlow-Python用户认为上述代码能够顺利完成编译并确切起效。让我们看看其判断是否正确：
go run attempt1.go下面来看得出的结果：
panic: failed to add operation "Placeholder": Duplicate node name in graph: 'Placeholder'很明显，这里出现了问题。可以看到，同一“Placeholder”名称之下存在两个计算“Placeholder”。
结论一：节点ID
每当我们调用一项方法以定义一项运算时，Python API都会生成不同节点——无论此前该方法是否曾经接受过调用。事实上，以下代码能够返回结果3，且不会引发任何问题。
import tensorflow as tf
a = tf.placeholder(tf.int32, shape=())
b = tf.placeholder(tf.int32, shape=())
add = tf.add(a,b)
sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(add, feed_dict={a: 1,b: 2}))我们可以验证此程序是否正确创建两个节点并输出其占位符名称: print(a.name, b.name)生成Placeholder:0 Placeholder_1:0。因此， b 占位符为Placeholder_1:0 而a 占位符为Placeholder:0。
不过在Go语言中，上述程序会发生错误，这是因为A与x皆会被称为Placeholder。我们可以得出以下结论：
Go API不会在我们每次调用一项用于定义运算的函数时自动生成新的名称:因此，运算名称是固定的，意味着我们无法加以修改。
提问时间:
- 到现在，我们了解到关于TensorFlow架构的哪些结论？ 一套图形中的每个节点皆必须拥有一个惟一名称。每个节点皆由其名称作为标识。
- 节点的名称与用于定义该节点的运算名称是否相同？ 是的，或者更具体地讲，节点名称属于运算名称中的最后一部分。
为了进一步澄清第二个问题，下面我们尝试解决节点名称重复问题。
结论二：范围
如大家所见，Python API会在每次定义一项运算时自动创建一个新的名称。着眼于底层，Python API会调用Scope类中的C++方法WithOpName。以下为scope.h当中列出的方法说明及其特征：
/// Return a new scope. All ops created within the returned scope will have
/// names of the form <name>/<op_name>[_<suffix].
Scope WithOpName(const string& op_name) const;大家可能已经注意到，此方法用于对节点进行命名以返回Scope，这意味着节点名称实际上就是一个Scope。所谓Scope，即为一条由root /（空图形）到op_name的完整路径。
当我们尝试添加一个拥有同样从/到op_name路径的节点时，WithOpName方法会相应添加一条_<suffix>后缀（其中<suffix>的为一个计数器），这意味着同一范围之内可存在重复节点。
了解了这一点，为解决节点名称重复的问题，我们显然需要在type Scope当中找到WithOpName方法。遗憾的是，此方法并不存在。
相反，通过查询type Scope相关说明文档，我们发现惟一能够返回新Scope的方法只有SubScope(namespace string)。
下面来看文档中的说明内容：
SubScope会返回一个新的Scope，此Scope负责确保全部被添加至图形中的运算被命名为“namespace”。如果此命名空间与范围内的现有命名空间相冲突，则为其添加一个后缀。
使用后缀的冲突管理机制与C++ WithOpName方法有所区别：WithOpName会在同一范围内的运算名称之后添加suffix（因���Placeholder会变为Placeholder_1）; 而Go的SubScope会将suffix添加至范围名称之后。
这种差异意味着最终生成的图形也将完全不同，然而这种图形层面的区别（即将节点放置在不同范围之下）并不会对计算结果造成任何改变——二者在计算上仍然等效。
下面我们变更该占位符定义以定义两个不同的节点，而后Print其Scope名称。
我们通过变更以下代码行创建文件attempt2.go：
A := op.Placeholder(root, tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 2)))
x := op.Placeholder(root, tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 1)))变更之后：
// define 2 subscopes of the root subscopes, called "input". In this
// way we expect to have a input/ and a input_1/ scope under the root scope
A := op.Placeholder(root.SubScope("input"), tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 2)))
x := op.Placeholder(root.SubScope("input"), tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 1)))
fmt.Println(A.Op.Name(), x.Op.Name())照常对其进行编译及运行: go run attempt2.go。结果如下所示:
input/Placeholder input_1/Placeholder提问时间:
到现在，我们了解到关于TensorFlow架构的哪些结论？ 一个节点完全由其定义所在的Scope负责标识。该范围为一条路径，我们利用其实现由图形root到目标节点的追踪。我们可以通过两种节点定义方式确保其执行同样的运算：在不同Scope当中定义该运算（Go风格）或者变更运算名称（Python会自动执行这一操作，我们亦可在C++中以手动方式执行）。
到这里，我们已经解决了节点命名重复的问题，但仍有另一个问题需要加以探讨。
panic: failed to add operation "MatMul": Value for attr 'T' of int64 is not in the list of allowed values: half, float, double, int32, complex64, complex128
为何MatMul节点会出现定义错误？我们只是希望将两项tf.int64指标相乘！看起来，MatMul似乎单单无法接受int64类指标。
int64的attr ‘T’值并不符合允许值的定义要求: half, float, double, int32, complex64, complex128
这里列出的定义要求到底是什么意思？为什么我们能够将两项int32指标相乘，却无法对两项int64指标进行同样的运算？
下面我们将逐步解决这个问题。
结论三：TensorFlow类型系统
下面我们着眼于源代码内容，看看C++对MatMul运算作出的声明：
REGISTER_OP("MatMul")
.Input("a: T")
.Input("b: T")
.Output("product: T")
.Attr("transpose_a: bool = false")
.Attr("transpose_b: bool = false")
.Attr("T: {half, float, double, int32, complex64, complex128}")
.SetShapeFn(shape_inference::MatMulShape)
.Doc(R"doc(
Multiply the matrix "a" by the matrix "b".
The inputs must be two-dimensional matrices and the inner dimension of
"a" (after being transposed if transpose_a is true) must match the
outer dimension of "b" (after being transposed if transposed_b is
true).
*Note*: The default kernel implementation for MatMul on GPUs uses
cublas.
transpose_a: If true, "a" is transposed before multiplication.
transpose_b: If true, "b" is transposed before multiplication.
)doc");此行代码为MatMul运算定义了一个接口：具体来讲，我们可以利用REGISTER_OP宏对该运算作出以下描述：
- 名称: MatMul
- 参数: a、b
- 属性(可选参数): transpose_a、transpose_b
- 支持的模板T类型： half, float, double, int32, complex64, complex128
- 输出形式: 自动推断
- 文档
这套宏不会调用任何C++代码，但我们可以从中看到，在对一项运算进行定义时，即使使用一套模板，我们亦必须保证其中的T类型（或者属性）存在于受支持类型列表当中。实际上，.Attr("T: {half, float, double, int32, complex64, complex128}")属性会将T类型约束为该列表当中的一个具体值。
正如教程当中所提到，即使是在使用模板T时，我们同样需要面向各受支持重载明确进行内核注册。此内核采用CUDA方式以引用以并发方式执行的各C/C++函数。
正因为如此，MatMul的作者决定仅支持以上列出的几种类型，并将int64排除在外。其作出这一决定的理由有二：
- 用于监督：有可能是这样，毕竟TensorFlow的作者仍然是人类！
- 为了支持那些无法完全支持int64运算的设备——具体来讲，一部分受支持硬件可能无法充分完成这类运算过程。
再回到问题身上来：现在解决办法已经非常明确。我们需要将受支持类型的参数传递至MatMul处。
这里我们创建attempt3.go以利用int32引用每一行代码中的int64。
这里只需要注意一点：Go绑定拥有自己的一组类型，且其与Go类型（几乎）属于1：1映射关系。当我们将各值包馈送至图形当中时，我们必须尊重这一原始映射关系（例如在定义tf.Int32占位符时馈送Int32）。在从图形中提取数值时同样遵循此理。 返回自Tensor评估的*tf.Tensor类型拥有Value()方法，而此方法则返回一个必须被转换为正确类型的interface{}（这一点已经在图形架构当中有所体现）。
编译并运行go run attempt3.go。结果如下：
input/Placeholder input_1/Placeholder
[[210] [-210]]万岁！
到这里，我们已经展示了完整的attempt3代码; 大家可以对其进行构建与运行（当然，如果发现了改进空间，您亦可为其作出贡献）。
提问时间：
到现在，我们了解到关于TensorFlow架构的哪些结论？ 每一项运算都拥有自己的一组关联内核。作为一种描述性语言，TensorFlow属于强类型语言。其不仅要求用户遵守C++类型规则，同时亦要求在运算注册阶段指定特定类型方可实现功能。
总结
通过利用Go语言定义并执行图形，我们得以更好地理解TensorFlow框架的底层结构。而通过试错法，我们亦得以一步步解决各个简单问题，最终掌握与图形、节点以及类型系统相关的重要知识。