SciSharp：构建基于.NET的机器学习生态

.NET 框架由微软开发，适用于灵活的软件开发、快速的应用开发、跨平台的应用和网络透明化。目前，全球有超过 620 万名开发者使用 .NET 进行编程。然而，在学习和开发人工智能应用的过程中，许多 .NET 开发者发现市场上缺乏专门针对 .NET 的人工智能工具库、技术平台和商业支持服务。

在这种背景下，SciSharp 社区应运而生。SciSharp 是一个致力于为 .NET 开发者提供机器学习解决方案的非盈利开源社区。它的目标是通过构建一系列基于 .NET 的机器学习项目和工具，填补这一市场空白。

SciSharp的核心使命

SciSharp 致力于创建一个完整的 .NET 机器学习生态系统。该社区的主要开发者来自以色列、奥地利、澳大利亚、美国和中国，其他贡献者则来自德国、印度等 15 个国家和地区。社区主要依靠成员的兴趣驱动，管理也由团队成员共同承担，形成了一个透明和自治的技术社区。

尽管 C# 和 Java 是企业系统中最流行的两种编程语言，但在 .NET 领域，优秀的机器学习工具相对匮乏。目前的开源库存在明显缺陷，导致难以持续发展和创新。相比之下，Python 在机器学习领域占据主导地位。这使得很多 .NET 开发者感到不便，因此 SciSharp 开始尝试建立一个基于 .NET 的机器学习生态系统。

打造基于.NET的机器学习生态

SciSharp 的目标是创建一个与 Python 生态体验一致的工具库，使模型迁移更加便捷，降低学习曲线。为此，SciSharp 从基础的张量计算库 NumSharp 开始构建，逐步扩展到 TensorFlow.NET 和其他深度学习库。

NumSharp 是一个 C# 版本的 NumPy 库，提供了快速、零拷贝的 n 维计算功能。TensorFlow.NET 则是一个 .NET 版本的 TensorFlow 库，可以无缝运行现有的 TensorFlow 模型。这两个项目目前是 SciSharp 社区最受欢迎的项目。

TensorFlow.NET：连接.NET与TensorFlow

TensorFlow.NET 近期被谷歌推荐给全球开发者，并被微软的 ML.NET 1.3.1 集成。它支持用迁移学习算法进行图像分类，并计划在年底前实现图像对象检测功能。TensorFlow.NET 保持了与 Python 代码几乎相同的语法和接口，使得现有的模型可以快速迁移到 .NET 平台。

NumSharp：.NET中的NumPy

NumSharp 是另一个受欢迎的项目，它是 NumPy 的 C# 版本，提供快速的 n 维计算功能。NumSharp 在 SciSharp 社区中扮演着重要角色，许多项目都依赖它进行基本的数学运算。

SciSharp的未来规划

SciSharp 社区将继续完善其产品线，计划开发更多基于 .NET 的机器学习工具。例如，未来可能会开发 Keras.NET Native 版本，使开发者使用起来更加方便。此外，社区还计划通过创建 IL-Generator 等手段，进一步提高性能。

总之，SciSharp 正在努力填补 .NET 领域机器学习工具的空白，为 .NET 开发者提供一个高效、易用的机器学习平台。