تكامل TensorFlow مع C#

استخدام نماذج التعلم العميق من TensorFlow في بيئات لغات أخرى

لدي تجربة جيدة مع TensorFlow، وأنا على وشك بدء مشروع سينتهي في النهاية باستخدام نموذج تم تدريبه بواسطة TensorFlow في بيئة إنتاجية C#. ببساطة، ستصل بيانات حية إلى بيئة C#، وسأحتاج في النهاية إلى إخراج قرارات / اتخاذ بعض الإجراءات استنادًا إلى إخراج نموذجي من TensorFlow. هذا أساسًا قيد للبنية التحتية الحالية.

يمكنني التفكير في بعض الطرق السيئة المحتملة لتنفيذ هذا، مثل كتابة البيانات على القرص ثم استدعاء جزء التطبيق الخاص بالبايثون ومن ثم قراءة النتيجة التي تم إخراجها بواسطة التطبيق البايثون واتخاذ بعض الإجراءات استنادًا إليها. ومع ذلك، هذا بطيء.

هل هناك طرق أسرع لتحقيق هذا العلاقة المتكاملة بين C# و TensorFlow القائم على البايثون؟ أرى أنه يبدو أن هناك بعض الطرق للقيام بذلك باستخدام C++ و TensorFlow، ولكن ماذا عن C#؟

بالطبع، هناك بعض الطرق لتحقيق هذا الهدف بشكل أفضل وأكثر فعالية من استخدام الطرق البطيئة التي ذكرتها. من بين هذه الطرق:

1. استخدام TensorFlow Serving: يمكنك استخدام TensorFlow Serving، وهو خادم مفتوح المصدر تقدمه جوجل لخدمة النماذج التي تم تدريبها بواسطة TensorFlow. يمكنك تصدير نموذجك من TensorFlow ونشره باستخدام TensorFlow Serving، ثم الاتصال به من تطبيق C# الخاص بك للحصول على التنبؤات بشكل فعال وفوري.

2. استخدام gRPC: يمكنك استخدام gRPC (Remote Procedure Call) للاتصال بين تطبيقك في C# وخادم TensorFlow Serving الذي يستضيف نموذج TensorFlow الخاص بك. هذا يسمح بنقل البيانات بكفاءة عبر الشبكة وتحقيق استجابة سريعة للتنبؤات.

3. استخدام TensorFlow.NET: تعتبر TensorFlow.NET مكتبة برمجية مفتوحة المصدر تتيح لك استخدام TensorFlow من خلال C#. يمكنك استخدام هذه المكتبة لتحميل نموذج TensorFlow الخاص بك واستخدامها مباشرة في تطبيقك في C# دون الحاجة إلى استدعاء تطبيق Python منفصل.

4. استخدام TensorFlowSharp: هذه مكتبة تعتمد على C# وتسمح بتكامل TensorFlow مع تطبيقات C# بشكل مباشر. يمكنك استخدامها لتحميل واستخدام نماذج TensorFlow دون الحاجة إلى إعادة كتابة الكود الخاص بالنموذج.

باستخدام أي من هذه الطرق، يمكنك تحقيق التكامل بين TensorFlow وتطبيقك في C# بشكل أسرع وأكثر كفاءة، وتجنب الحاجة إلى استخدام الطرق التي تتطلب الكتابة إلى القرص والاتصال بتطبيق Python بطرق بطيئة.