深度学习领域目前主流的语言是Python，但一些深度学习框架也推出了其他语言的版本或适配方法。以谷歌（Google）公司著名的TensorFlow平台为例，虽然训练神经网络的过程还需要使用Python语言，但对于已经训练好的神经网络模型，已经可以在Java、Javascript、C++、Go等语言中调用，以便利用这些模型进行计算并获取神经网络对于需解决问题的预测结果。下面我们来给出一个具体的实例帮助理解这种方式，实例将使用Go语言（Golang）。
1.搭建Go语言调用TensorFlow模型所需的环境
TensorFlow目前仅支持在Linux和MacOS下由Go语言调用，因此，如果想在Windows下使用，建议在Windows10上安装Ubuntu子系统（Ubuntu是Linux系统中的一种，Windows10中支持以子系统的方式安装Ubuntu，可以在MicrosoftStore中搜索安装，是免费的），或者使用VirtualBox等免费的虚拟机软件安装Linux的虚拟机。本节中演示的将是在Ubuntu系统中搭建Go语言调用TensorFlow模型所需的环境以及具体调用的过程与方法，其他操作系统中方法是类似的，命令名称可能略有不同。
首先，虽然是在Go语言中调用TensorFlow模型，但仍然需要先安装TensorFlow框架，而由于TensorFlow框架是基于Python的，所以还是要先安装Python。TensorFlow需要Python3.x系列版本，目前最好使用3.5或3.6大版本号下最新小版本，例如我们示例中使用的是Ubuntu16.04版本，最新只能安装到Python3.5.2版本。更新Python版本可以用下面的命令（后面所有示例都是用root账户来进行的，如果使用其他账户，需要在命令前加上sudo来获取超级用户权限）：
apt-getupgradepython3
或直接：
aptupgradepython3
之后用下面的命令安装TensorFlow：
pip3install-UTensorFlow
安装完毕之后，可以启动python3的交互式界面，然后输入下面的命令来检查是否正确安装了TensorFlow。
importtensorflowprint(tensorflow.__version__)
如果看到类似下图的输出结果，就说明安装正常。
然后要保证Go语言在该系统中也正常安装并设置好了GOPATH环境变量。之后需要再安装TensorFlow的C语言API库，这个库用于与其他语言（包括Go语言）的绑定。从
