go语言编译成exe go语言编译成dll

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、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。论文写作工具：如 LaTeX、Overleaf 等，能够方便撰写高质量论文。

4、实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体操作步骤如下：创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。

5、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。

6、unity可以用深度学习模型。深度学习的模型可以分为两大类：生成模型和判别模型。生成是指从隐含层到输入数据的重构过程，而判别是指从输入数据到隐含层的规约过程。复杂的模型可能是一种混合模型。

直接用go编一起把它编译成可执行程序运行就可以了。

安装pywin32。用命令行调用pip安装pyinstaller。准备一个py文件。把cmd的当前目录切换到C：\a。然后执行命令行：pyinstaller -F -i b.ico 00.py。运行之后，cmd变成了这样。

可以先用WINRAR将这个文件夹压缩成RAR压缩文件，然后再将RAR压缩文件转成自解压文件，并设置解压缩后运行文件夹内指定的EXE程序。

很多windows图标文件都是打包在dll文件或exe文件中的，因此是可以的。在visual studio 点虐中开发的时候，把chm文件嵌入到资源文件中，然后把资源文件与源码一起编译进一个dll文件或者exe文件。

LX.OBJ；执行：如果结果在屏幕在显示，则直接执行可执行文件。调试：用调试程序（DEBUG.EXE）对可执行文件进行调试，格式如下：DEBUG LX.EXE 现在有集成汇编工具（visualasm），可视化环境，比较好用。

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。

Go语言最让人赞叹不易的特性，就是interface的设计。

Go 语言的特点表明它具备轻量级线程实现(Goroutine)、智能标准库、强大的内置安全性，且可使用最简语法进行编程。Go 在大部分案例中领先，被认为是 Python 的有效替代方案。

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