Perfect TensorFlow

本项目为TensorFlow的C语言接口试验性封装函数库，用于Swift在人工智能深度学习上的应用。

本项目需要使用SPM软件包管理器编译并是Perfect项目的一个组成部分，但也可以独立使用。

请确保您的系统已经安装了Swift 4.1.1 / Xcode 9.3

项目状态

目前本函数库遵从 TensorFlow v1.8.0 C语言 API 功能特征。

关于开发

以下文件构成了Perfect-TensorFlow核心：

Sources
├── PerfectTensorFlow
│   ├── APILoader.swift (1000+ 行代码，直接从tensorflow/c/c_api.h翻译而来)
│   ├── PerfectTensorFlow.swift (2700+ 行代码)
└── TensorFlowAPI
    ├── TensorFlowAPI.c (72 行代码)
    └── include
        └── TensorFlowAPI.h (138 行代码)

所有以pb.*.swift命名的文件（总共目前超过四万五千行）都是从根目录下的 updateprotos.sh 文件自动创建的。很不幸的是，用了这个脚本之后，您仍然需要手工编辑 PerfectTensorFlow.swift 中的 public typealias部分以保持编译一致。

迄今为止暂时没有计划在Swift源代码中创建这些源文件，原因是因为Perfect-TensorFlow是Perfect软件框架体系组成部分之一，虽然可以独立使用，但是也必须符合Perfect的SPM软件包管理器编译标准。尽管如此，我们当然欢迎各类项目合并更新申请、各类意见和建议！

编程指南

详细编程指南请参考这里： Perfect TensorFlow 编程指南。

另外，本项目同样包括了丰富的各种TensorFlow接口特性，比如TensorFlow event事件 和 summary 总结，用于 TensorBoard统计分析模型指标。详见 Perfect TensorFlow 测试脚本。

快速上手

TensorFlow API C语言库函数安装

Perfect-TensorFlow 是基于其C语言函数库基础上的，简单说来就是您的计算机上在运行时必须安装 libtensorflow.so 和 libtensorflow_framework.so 动态链接库。

本项目包含了一个用于快速安装该链接库 CPU 版本的脚本，默认安装路径为/usr/local/lib。您可以根据平台要求下载并运行 install.sh。运行该脚本之前请确定 curl已经安装到您的计算机上。

更多的安装选项，如需要在同一台计算机上同时安装CPU/GPU或者多个不同版本，请参考官网网站： Installing TensorFlow for C

Perfect TensorFlow 应用程序

使用之前请在您的项目Package.swift文件中增加依存关系并选择最新版本：

.package(url: "https://github.com/PerfectlySoft/Perfect-TensorFlow.git", from: "1.4.0")

同一个文件中还要在target 目标段声明依存关系：

dependencies: ["PerfectTensorFlow"]

然后声明函数库：

// TensorFlowAPI 就是定义在 libtensorflow.so的部分函数集
import TensorFlowAPI

// 这是我们主要介绍的TensorFlow对象封装库
import PerfectTensorFlow

// 为了保持与其他语言函数库版本（比如Python或者Java）的命名规范一致性，
// 为TensorFlow对象取一个缩写名称是个好主意：
public typealias TF = TensorFlow

激活函数库

⚠️注意⚠️ 在使用 Perfect TensorFlow 的 任何具体函数之前，必须首先调用TF.Open()方法：

// 这个操作会打开 /usr/local/lib/libtensorflow.so 动态链接库
try TF.Open()

另外，您还可以激活其他不同规格（CPU/GPU）版本的函数库，所需要的操作就是输入目标函数库路径：

// 以下操作将打开非默认路径下的函数库：
try TF.Open("/path/to/DLL/of/libtensorflow.so")

"你好，Perfect TensorFlow!"

以下是 Swift 版本的 "你好, TensorFlow!":

// 定义一个字符串型张量：
let tensor = try TF.Tensor.Scalar("你好，Perfect TensorFlow! 🇨🇳🇨🇦")

// 声明一个流程图
let g = try TF.Graph()

// 将张量节点加入流程图
let op = try g.const(tensor: tensor, name: "hello")

// 根据流程图生成会话并运行
let o = try g.runner().fetch(op).addTarget(op).run()

// 解码
let decoded = try TF.Decode(strings: o[0].data, count: 1)

// 检查结果
let s2 = decoded[0].string
print(s2)

矩阵操作

您可以注意到，其实Swift版本的TensorFlow与其原版内容的概念都是完全一致的，比如创建张量节点，保存节点到流程图、定义操作并运行会话、最后检查结果。

以下是使用Perfect TensorFlow进行矩阵操作的例子：

/* 矩阵乘法
| 1 2 |   |0 1|   |0 1|
| 3 4 | * |0 0| = |0 3|
*/
// 输入矩阵
let tA = try TF.Tensor.Matrix([[1, 2], [3, 4]])
let tB = try TF.Tensor.Matrix([[0, 0], [1, 0]])

// 将张量转化为流程图节点
let g = try TF.Graph()
let A = try g.const(tensor: tA, name: "Const_0")
let B = try g.const(tensor: tB, name: "Const_1")

// 定义矩阵乘法操作，即 v = A x Bt，B矩阵的转置
let v = try g.matMul(l: A, r: B, name: "v", transposeB: true)

// 运行会话
let o = try g.runner().fetch(v).addTarget(v).run()
let m:[Float] = try o[0].asArray()
print(m)
// m 的值应该是 [0, 1, 0, 3]

动态加载已保存的人工神经网络模型

除了动态建立流程图和会话方法之外，Perfect TensorFlow 还提供了将预先保存的模型在运行时加载的简单方法，即从文件中直接还原会话：

let g = try TF.Graph()

// 读取模型的签名信息
let metaBuf = try TF.Buffer()

// 还原会话
let session = try g.load(
	exportDir: "/path/to/saved/model",
	tags: ["tag1", "tag2", ...],
	metaGraphDef: metaBuf)

机器视觉服务器展示

您可以参考下列网址获得Perfect TensorFlow在人工智能机器视觉服务器上的应用：Perfect TensorFlow Demo，在这个服务器上您可以上传或者手绘任何一个图片来测试服务器是否认得这个物品：

更多信息

关于本项目更多内容，请参考perfect.org.

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