本文将介绍如何使用 Go 语言结合 Gorgonia 构建一个简单的图像验证码识别模型。Gorgonia 是一个专为机器学习打造的计算图库，在 Go 中支持自动微分与深度学习构建。

1. 项目依赖

首先安装 Go 语言环境和 Gorgonia：

go install gorgonia.org/gorgonia@latest
go install gorgonia.org/tensor@latest
go install gorgonia.org/vision@latest
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还可以使用 go mod init 和 go mod tidy 管理依赖。

2. 数据准备

由于 Gorgonia 原生不提供图像验证码生成库，我们推荐用 Python 生成好 PNG 文件：

python generate_captcha.py
# 输出文件名格式如：B7KD_01.png
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然后放入 captcha_samples/ 文件夹供加载使用。

3. 加载和预处理图像

import ("image""os""strings""gorgonia.org/tensor""gorgonia.org/vision"
)
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func loadImageTensor(filePath string) (*tensor.Dense, string, error) {imgFile, err := os.Open(filePath)if err != nil {return nil, "", err}defer imgFile.Close()img, _, err := image.Decode(imgFile)if err != nil {return nil, "", err}t, err := vision.ImageToTensor(img, vision.WithChannelsLast(), vision.WithNormalize())if err != nil {return nil, "", err}// 从文件名提取真实标签label := strings.Split(filepath.Base(filePath), "_")[0]return t, label, nil
}
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4. 构建网络结构

import ("gorgonia.org/gorgonia"
)func buildModel(g *gorgonia.ExprGraph, input *gorgonia.Node, outSize int) (*gorgonia.Node, error) {w0 := gorgonia.NewMatrix(g, gorgonia.Float32, gorgonia.WithShape(160*60*3, 256), gorgonia.WithName("w0"), gorgonia.WithInit(gorgonia.GlorotN(1.0)))w1 := gorgonia.NewMatrix(g, gorgonia.Float32, gorgonia.WithShape(256, outSize), gorgonia.WithName("w1"), gorgonia.WithInit(gorgonia.GlorotN(1.0)))l0 := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(input, w0))l0Act := gorgonia.Must(gorgonia.Rectify(l0))l1 := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(l0Act, w1))return l1, nil
}
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这里只用了两层全连接层，你也可以扩展为 CNN 架构，但需要手动实现卷积。

5. 训练模型

g := gorgonia.NewGraph()
x := gorgonia.NewMatrix(g, gorgonia.Float32, gorgonia.WithShape(1, 160*60*3), gorgonia.WithName("x"))
y := gorgonia.NewMatrix(g, gorgonia.Float32, gorgonia.WithShape(1, 36*4), gorgonia.WithName("y")) // 假设4位验证码，字符集36个pred, _ := buildModel(g, x, 36*4)loss := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Square(gorgonia.Must(gorgonia.Sub(pred, y))))))vm := gorgonia.NewTapeMachine(g)
solver := gorgonia.NewAdamSolver(gorgonia.WithLearnRate(0.001))// 每张图片训练一轮(也可以 batch 处理)
for epoch := 0; epoch < 10; epoch++ {for _, imgFile := range captchaFiles {imgTensor, labelStr, _ := loadImageTensor(imgFile)labelVec := OneHotEncode(labelStr) // 自定义函数，将 "B7KD" 转为 one-hot 编码向量gorgonia.Let(x, imgTensor)gorgonia.Let(y, labelVec)_ = vm.RunAll()_ = solver.Step(gorgonia.Nodes{w0, w1})vm.Reset()}
}
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6. 验证预测

outVal := pred.Value().Data().([]float32)
predictedLabel := DecodePrediction(outVal) // 将预测向量还原为字符fmt.Printf("预测: %s，实际: %s\n", predictedLabel, labelStr)
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