go语言生成exe go语言生成mac可执行的app

将深度学习模型部署为exe需要哪些工具

1、图片1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列 Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。

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2、一种常见的方法是使用Java API来调用深度学习模型。例如，可以使用TensorFlow Java API来加载和运行TensorFlow模型。这需要将深度学习模型导出为TensorFlow SavedModel格式，然后使用Java API加载模型并调用它。

3、1boostboost可以源码进行编译，也可以直接安装文件。我使用的是后者，方便、快捷。我使用的是：boost_56_0-msvc-10-6exe注意适合你的配置环境的boost版本即可。完毕，双击运行安装文件即可。

4、开源深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，能够方便构建和训练深度学习模型。可视化工具：如 TensorBoard、Weights & Biases 等，能够方便观察模型训练过程和结果。

主要代表golang树结构目录的路径，也就是上面git检出的go目录。一般可以不用设置这个环境变量，因为编译的时候默认会以go目录下src子目录中的all.bash脚本运行时的父目录作为GOROOT的值。

usage： go build [-o output] [-i] [build flags] [packages]-o指定文件名，中间可以加一些flag 如果是在linux下面编译win 64位程序，执行类似下面的命令即可。

只需要指定目标操作系统的平台和处理器架构即可：因为不支持CGO，所以要禁用CGO 然后再执行go build命令，得到的就是能够在Linux平台运行的可执行文件了。

go语言的特点部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。

从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。

自0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。使用 Go 语言开发的开源项目非常多。

Goroutine 这个几乎算是Go语言的招牌特性之一了，我也不想多提。

效率 Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率，这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。

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