La biblioteca PDF de C#
using IronPdf;
// Disable local disk access or cross-origin requests
Installation.EnableWebSecurity = true;
// Instantiate Renderer
var renderer = new ChromePdfRenderer();
// Create a PDF from a HTML string using C#
var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf("<h1>Hello World</h1>");
// Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("output.pdf");
// Advanced Example with HTML Assets
// Load external html assets: Images, CSS and JavaScript.
// An optional BasePath 'C:\site\assets\' is set as the file location to load assets from
var myAdvancedPdf = renderer.RenderHtmlAsPdf("<img src='icons/iron.png'>", @"C:\site\assets\");
myAdvancedPdf.SaveAs("html-with-assets.pdf");
Install-Package IronPdf
El aprendizaje automático (ML) ha revolucionado diversas industrias, desde la atención médica hasta las finanzas, al permitir la toma de decisiones inteligentes y la automatización. TensorFlow, el marco de aprendizaje profundo y ML de código abierto de Google, ha estado a la vanguardia de esta revolución. Con TensorFlow.NET, los desarrolladores de .NET pueden aprovechar el poder de TensorFlow dentro del ecosistema de C#. En este artículo, exploraremos TensorFlow.NET, sus características, beneficios y aplicaciones prácticas en el desarrollo con C#. También, aprenderemos sobre una biblioteca de generación de PDF llamada IronPDF de Iron Software con un ejemplo práctico.
TensorFlow.NET es un enlace .NET para TensorFlow, que permite a los desarrolladores utilizar la funcionalidad de TensorFlow directamente dentro de capas de aplicaciones de C# y .NET. Desarrollado por la comunidad y mantenido por la organización SciSharp, TensorFlow.NET proporciona una integración sin problemas de las capacidades de aprendizaje automático y redes neuronales de TensorFlow con la versatilidad de la plataforma .NET. Permite a los desarrolladores de C# crear redes neuronales, entrenar modelos o imágenes de entrenamiento e implantar modelos ML utilizando las amplias API y herramientas del sistema TensorFlow.
Compatibilidad con TensorFlow: TensorFlow.NET proporciona compatibilidad total con las APIs y operaciones de TensorFlow, incluyendo la manipulación o activación de tensores, capas de redes neuronales, funciones de pérdida, optimizadores y utilidades para el preprocesamiento y evaluación de datos.
Alto Rendimiento: TensorFlow.NET aprovecha el motor de ejecución de gráficos computacionales eficiente y los núcleos optimizados de TensorFlow para ofrecer inferencia y entrenamiento de aprendizaje automático de alto rendimiento en CPUs y GPUs.
Fácil Integración: TensorFlow.NET se integra sin problemas con las aplicaciones y bibliotecas existentes de .NET, permitiendo a los desarrolladores aprovechar las capacidades de TensorFlow sin salir del entorno de desarrollo C# familiar.
Portabilidad del Modelo: TensorFlow.NET permite a los desarrolladores importar modelos de TensorFlow preentrenados y exportar modelos entrenados para inferencia en otros entornos basados en TensorFlow, como Python o dispositivos móviles.
Flexibilidad y Extensibilidad: TensorFlow.NET ofrece flexibilidad para personalizar y extender modelos de aprendizaje automático utilizando características del lenguaje C#, como LINQ (Language Integrated Query) para la manipulación de datos y paradigmas de programación funcional para la composición de modelos.
TensorFlow.NET se beneficia de una comunidad activa de colaboradores que proporcionan documentación, tutoriales y ejemplos para ayudar a los desarrolladores a comenzar con el aprendizaje automático en el mundo de C# utilizando TensorFlow.Exploremos algunos escenarios prácticos donde TensorFlow.NET se puede utilizar para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en C#:
// Load a pre-trained TensorFlow model
var model = TensorFlowModel.LoadModel("model.pb");
// Perform inference on input data
var input = new float[,] { { 1.0f, 2.0f, 3.0f } };
var output = model.Predict(input); // Load a pre-trained TensorFlow model
var model = TensorFlowModel.LoadModel("model.pb");
// Perform inference on input data
var input = new float[,] { { 1.0f, 2.0f, 3.0f } };
var output = model.Predict(input);' Load a pre-trained TensorFlow model
Dim model = TensorFlowModel.LoadModel("model.pb")
' Perform inference on input data
Dim input = New Single(, ) {
{ 1.0F, 2.0F, 3.0F }
}
Dim output = model.Predict(input) // Create a neural network model using TensorFlow.NET APIs and metrics
var input = new Input(Shape.Scalar);
var output = new Dense(1, Activation.ReLU).Forward(input);
// Compile the model with loss function and optimizer algorithms
var model = new Model(input, output);
model.Compile(optimizer: new SGD(), loss: Losses.MeanSquaredError);
// Train the model with training data just like Python
model.Fit(x_train, y_train, epochs: 10, batchSize: 32); // Create a neural network model using TensorFlow.NET APIs and metrics
var input = new Input(Shape.Scalar);
var output = new Dense(1, Activation.ReLU).Forward(input);
// Compile the model with loss function and optimizer algorithms
var model = new Model(input, output);
model.Compile(optimizer: new SGD(), loss: Losses.MeanSquaredError);
// Train the model with training data just like Python
model.Fit(x_train, y_train, epochs: 10, batchSize: 32);IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com // Evaluate the trained model on test data
var evaluation = model.Evaluate(x_test, y_test);
// Export the trained model for deployment
model.SaveModel("trained_model.pb"); // Evaluate the trained model on test data
var evaluation = model.Evaluate(x_test, y_test);
// Export the trained model for deployment
model.SaveModel("trained_model.pb");IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.comMás ejemplos de TensorFlow se pueden encontrar en la página de Ejemplos de TensorFlow.NET.
// static Tensorflow
using static Tensorflow.Binding;
namespace IronPdfDemos
{
public class TensorFlow
{
public static void Execute()
{
var hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!");
Console.WriteLine(hello);
}
}
}// static Tensorflow
using static Tensorflow.Binding;
namespace IronPdfDemos
{
public class TensorFlow
{
public static void Execute()
{
var hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!");
Console.WriteLine(hello);
}
}
}' static Tensorflow
Imports Tensorflow.Binding
Namespace IronPdfDemos
Public Class TensorFlow
Public Shared Sub Execute()
Dim hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
Console.WriteLine(hello)
End Sub
End Class
End NamespaceEjemplo de salida de Hello TensorFlow
Integración fluida: TensorFlow.NET lleva el poder de TensorFlow al ecosistema .NET, permitiendo a los desarrolladores de C# aprovechar técnicas y algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia en sus aplicaciones.
Rendimiento y Escalabilidad: TensorFlow.NET aprovecha el motor de ejecución optimizado de TensorFlow para ofrecer cálculos de aprendizaje automático de alto rendimiento, lo que lo hace adecuado para manejar conjuntos de datos a gran escala, imágenes de prueba y modelos complejos o densos.
Entorno de Desarrollo Familiar: La API de TensorFlow.NET permite a los desarrolladores construir y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando características del lenguaje C# y herramientas de desarrollo familiares, reduciendo la curva de aprendizaje para adoptar el aprendizaje automático en aplicaciones C#.
Interoperabilidad y Portabilidad: TensorFlow.NET facilita la interoperabilidad con otros entornos basados en TensorFlow, permitiendo una integración fluida de modelos de aprendizaje automático basados en C# con Python, TensorFlow Serving y TensorFlow Lite.
TensorFlow.NET se beneficia de una comunidad activa de colaboradores y usuarios que ofrecen soporte, comentarios y contribuciones al proyecto, asegurando su continuo crecimiento y mejora.Se trata de un paquete de código abierto con licencia Apache que puede utilizarse libremente. Más información sobre la licencia se puede leer en la página de Licencia de TensorFlow.NET.
IronPDF es una poderosa biblioteca PDF de C# que permite a los desarrolladores crear, editar y firmar PDFs directamente desde entradas de HTML, CSS, imágenes y JavaScript. Es una solución comercial de alto rendimiento y bajo consumo de memoria. Estas son algunas de sus principales características:
Conversión de HTML a PDF: IronPDF puede convertir archivos HTML, cadenas HTML y URLs a PDFs. Por ejemplo, puedes renderizar una página web como PDF utilizando el renderizador de PDF de Chrome.
Soporte Multiplataforma: IronPDF funciona en varias plataformas .NET, incluyendo .NET Core, .NET Standard y .NET Framework. Es compatible con Windows, Linux y macOS.
Edición y Firma: Puede establecer propiedades, añadir seguridad (contraseñas y permisos), e incluso aplicar firmas digitales a sus PDFs.
Plantillas y Configuración de Página: Personaliza tus PDFs añadiendo encabezados, pies de página y números de página, y ajustando los márgenes. IronPDF también admite diseños responsivos y tamaños de papel personalizados.
IronPDF cumple con los estándares PDF como PDF/A y PDF/UA. Admite la codificación de caracteres UTF-8 y gestiona activos como imágenes, CSS y fuentes.En primer lugar, cree un proyecto de Visual Studio y seleccione la siguiente plantilla de aplicación de consola.
Indique el nombre y la ubicación del proyecto.
Seleccione la versión .NET necesaria en el siguiente paso y haga clic en el botón Crear.
Instale IronPDF desde el paquete NuGet en el Administrador de Paquetes de Visual Studio.
Instale los paquetes TensorFlow.NET y TensorFlow.Keras, un paquete independiente utilizado para ejecutar modelos.
using IronPdf;
using static Tensorflow.Binding;
namespace IronPdfDemos
{
public class Program
{
public static void Main()
{
// Instantiate Cache and ChromePdfRenderer
var renderer = new ChromePdfRenderer();
// Prepare HTML
var content = "<h1>Demonstrate TensorFlow with IronPDF</h1>";
content += $"<p></p>";
content += $"<h2></h2>";
// Eager mode
content += $"<h2>Enable Eager Execution</h2>";
content += $"<p>tf.enable_eager_execution();</p>";
// tf is a static TensorFlow instance
tf.enable_eager_execution(); // Enable eager mode
content += $"<h2>Define tensor constants.</h2>";
// Introduce tensor constants
var a = tf.constant(5);
var b = tf.constant(6);
var c = tf.constant(7);
content += $"<p></p>";
content += $"<p></p>";
content += $"<p></p>";
content += $"<h2>Various tensor operations.</h2>";
// Various tensor operations usage
// Note: Tensors also support operators (+, *, ...)
var add = tf.add(a, b);
var sub = tf.subtract(a, b);
var mul = tf.multiply(a, b);
var div = tf.divide(a, b);
content += $"<p>var add = tf.add(a, b);</p>";
content += $"<p>var sub = tf.subtract(a, b);</p>";
content += $"<p>var mul = tf.multiply(a, b);</p>";
content += $"<p>var div = tf.divide(a, b);</p>";
content += $"<h2>Access tensors value.</h2>";
// Tensors value
print($"{(int)a} + {(int)b} = {(int)add}");
print($"{(int)a} - {(int)b} = {(int)sub}");
print($"{(int)a} * {(int)b} = {(int)mul}");
print($"{(int)a} / {(int)b} = {(double)div}");
content += $"<p>{(int)a} + {(int)b} = {(int)add}</p>";
content += $"<p>{(int)a} - {(int)b} = {(int)sub}</p>";
content += $"<p>{(int)a} * {(int)b} = {(int)mul}</p>";
content += $"<p>{(int)a} / {(int)b} = {(double)div}</p>";
// Some more operations
var mean = tf.reduce_mean(tf.constant(new[] { a, b, c }));
var sum = tf.reduce_sum(tf.constant(new[] { a, b, c }));
content += $"<h2>Access tensors value.</h2>";
// Access tensors value
print("mean =", mean.numpy());
print("sum =", sum.numpy());
content += $"<p>mean = {mean.numpy()}</p>";
content += $"<p>sum = {sum.numpy()}</p>";
content += $"<h2>Matrix multiplications.</h2>";
// Matrix multiplications with a single row
var matrix1 = tf.constant(new float[,] { { 1, 2 }, { 3, 4 } });
var matrix2 = tf.constant(new float[,] { { 5, 6 }, { 7, 8 } });
var product = tf.matmul(matrix1, matrix2);
content += "<p>matrix1 = tf.constant(new float[,] { { { 1, 2 }}, { { 3, 4 }} })</p>";
content += "<p>matrix2 = tf.constant(new float[,] { { { 5, 6 }}, { { 7, 8 }} })</p>";
content += "<p>product = tf.matmul(matrix1, matrix2)</p>";
content += $"<h2>Convert Tensor to Numpy.</h2>";
// Convert Tensor to Numpy
print("product =", product.numpy());
content += $"<p>product = {product.numpy()}</p>";
// Create a PDF from an HTML string using C#
var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content);
// Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("tensorflow.pdf");
}
}
}using IronPdf;
using static Tensorflow.Binding;
namespace IronPdfDemos
{
public class Program
{
public static void Main()
{
// Instantiate Cache and ChromePdfRenderer
var renderer = new ChromePdfRenderer();
// Prepare HTML
var content = "<h1>Demonstrate TensorFlow with IronPDF</h1>";
content += $"<p></p>";
content += $"<h2></h2>";
// Eager mode
content += $"<h2>Enable Eager Execution</h2>";
content += $"<p>tf.enable_eager_execution();</p>";
// tf is a static TensorFlow instance
tf.enable_eager_execution(); // Enable eager mode
content += $"<h2>Define tensor constants.</h2>";
// Introduce tensor constants
var a = tf.constant(5);
var b = tf.constant(6);
var c = tf.constant(7);
content += $"<p></p>";
content += $"<p></p>";
content += $"<p></p>";
content += $"<h2>Various tensor operations.</h2>";
// Various tensor operations usage
// Note: Tensors also support operators (+, *, ...)
var add = tf.add(a, b);
var sub = tf.subtract(a, b);
var mul = tf.multiply(a, b);
var div = tf.divide(a, b);
content += $"<p>var add = tf.add(a, b);</p>";
content += $"<p>var sub = tf.subtract(a, b);</p>";
content += $"<p>var mul = tf.multiply(a, b);</p>";
content += $"<p>var div = tf.divide(a, b);</p>";
content += $"<h2>Access tensors value.</h2>";
// Tensors value
print($"{(int)a} + {(int)b} = {(int)add}");
print($"{(int)a} - {(int)b} = {(int)sub}");
print($"{(int)a} * {(int)b} = {(int)mul}");
print($"{(int)a} / {(int)b} = {(double)div}");
content += $"<p>{(int)a} + {(int)b} = {(int)add}</p>";
content += $"<p>{(int)a} - {(int)b} = {(int)sub}</p>";
content += $"<p>{(int)a} * {(int)b} = {(int)mul}</p>";
content += $"<p>{(int)a} / {(int)b} = {(double)div}</p>";
// Some more operations
var mean = tf.reduce_mean(tf.constant(new[] { a, b, c }));
var sum = tf.reduce_sum(tf.constant(new[] { a, b, c }));
content += $"<h2>Access tensors value.</h2>";
// Access tensors value
print("mean =", mean.numpy());
print("sum =", sum.numpy());
content += $"<p>mean = {mean.numpy()}</p>";
content += $"<p>sum = {sum.numpy()}</p>";
content += $"<h2>Matrix multiplications.</h2>";
// Matrix multiplications with a single row
var matrix1 = tf.constant(new float[,] { { 1, 2 }, { 3, 4 } });
var matrix2 = tf.constant(new float[,] { { 5, 6 }, { 7, 8 } });
var product = tf.matmul(matrix1, matrix2);
content += "<p>matrix1 = tf.constant(new float[,] { { { 1, 2 }}, { { 3, 4 }} })</p>";
content += "<p>matrix2 = tf.constant(new float[,] { { { 5, 6 }}, { { 7, 8 }} })</p>";
content += "<p>product = tf.matmul(matrix1, matrix2)</p>";
content += $"<h2>Convert Tensor to Numpy.</h2>";
// Convert Tensor to Numpy
print("product =", product.numpy());
content += $"<p>product = {product.numpy()}</p>";
// Create a PDF from an HTML string using C#
var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content);
// Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("tensorflow.pdf");
}
}
}Imports IronPdf
Imports Tensorflow.Binding
Namespace IronPdfDemos
Public Class Program
Public Shared Sub Main()
' Instantiate Cache and ChromePdfRenderer
Dim renderer = New ChromePdfRenderer()
' Prepare HTML
Dim content = "<h1>Demonstrate TensorFlow with IronPDF</h1>"
content &= $"<p></p>"
content &= $"<h2></h2>"
' Eager mode
content &= $"<h2>Enable Eager Execution</h2>"
content &= $"<p>tf.enable_eager_execution();</p>"
' tf is a static TensorFlow instance
tf.enable_eager_execution() ' Enable eager mode
content &= $"<h2>Define tensor constants.</h2>"
' Introduce tensor constants
Dim a = tf.constant(5)
Dim b = tf.constant(6)
Dim c = tf.constant(7)
content &= $"<p></p>"
content &= $"<p></p>"
content &= $"<p></p>"
content &= $"<h2>Various tensor operations.</h2>"
' Various tensor operations usage
' Note: Tensors also support operators (+, *, ...)
Dim add = tf.add(a, b)
Dim [sub] = tf.subtract(a, b)
Dim mul = tf.multiply(a, b)
Dim div = tf.divide(a, b)
content &= $"<p>var add = tf.add(a, b);</p>"
content &= $"<p>var sub = tf.subtract(a, b);</p>"
content &= $"<p>var mul = tf.multiply(a, b);</p>"
content &= $"<p>var div = tf.divide(a, b);</p>"
content &= $"<h2>Access tensors value.</h2>"
' Tensors value
print($"{CInt(a)} + {CInt(b)} = {CInt(add)}")
print($"{CInt(a)} - {CInt(b)} = {CInt([sub])}")
print($"{CInt(a)} * {CInt(b)} = {CInt(mul)}")
print($"{CInt(a)} / {CInt(b)} = {CDbl(div)}")
content &= $"<p>{CInt(a)} + {CInt(b)} = {CInt(add)}</p>"
content &= $"<p>{CInt(a)} - {CInt(b)} = {CInt([sub])}</p>"
content &= $"<p>{CInt(a)} * {CInt(b)} = {CInt(mul)}</p>"
content &= $"<p>{CInt(a)} / {CInt(b)} = {CDbl(div)}</p>"
' Some more operations
Dim mean = tf.reduce_mean(tf.constant( { a, b, c }))
Dim sum = tf.reduce_sum(tf.constant( { a, b, c }))
content &= $"<h2>Access tensors value.</h2>"
' Access tensors value
print("mean =", mean.numpy())
print("sum =", sum.numpy())
content &= $"<p>mean = {mean.numpy()}</p>"
content &= $"<p>sum = {sum.numpy()}</p>"
content &= $"<h2>Matrix multiplications.</h2>"
' Matrix multiplications with a single row
Dim matrix1 = tf.constant(New Single(, ) {
{ 1, 2 },
{ 3, 4 }
})
Dim matrix2 = tf.constant(New Single(, ) {
{ 5, 6 },
{ 7, 8 }
})
Dim product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
content &= "<p>matrix1 = tf.constant(new float[,] { { { 1, 2 }}, { { 3, 4 }} })</p>"
content &= "<p>matrix2 = tf.constant(new float[,] { { { 5, 6 }}, { { 7, 8 }} })</p>"
content &= "<p>product = tf.matmul(matrix1, matrix2)</p>"
content &= $"<h2>Convert Tensor to Numpy.</h2>"
' Convert Tensor to Numpy
print("product =", product.numpy())
content &= $"<p>product = {product.numpy()}</p>"
' Create a PDF from an HTML string using C#
Dim pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)
' Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("tensorflow.pdf")
End Sub
End Class
End NamespaceDesglosemos el fragmento de código:
Sentencias de Importación:
El código comienza importando las bibliotecas necesarias. Específicamente:
using IronPdf; // This imports the IronPDF package, which is used for working with PDF files.
using static Tensorflow.Binding; // This imports the TensorFlow library, specifically the .NET standard binding. using IronPdf; // This imports the IronPDF package, which is used for working with PDF files.
using static Tensorflow.Binding; // This imports the TensorFlow library, specifically the .NET standard binding.IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.comEjecutar Inmediatamente:
La línea tf.enable_eager_execution(); habilita el modo de ejecución inmediata de TensorFlow. En la ejecución ansiosa, las operaciones se evalúan inmediatamente, lo que facilita la depuración y la interacción con los tensores.
Definir Constantes de Tensor:
El código define tres tensores constantes: a, b y c. Se inicializan con los valores 5, 6 y 7, respectivamente.
Varias operaciones de tensores:
Se realizan las siguientes operaciones tensoriales:
var add = tf.add(a, b); // Adds a and b.
var sub = tf.subtract(a, b); // Subtracts b from a.
var mul = tf.multiply(a, b); // Multiplies a and b.
var div = tf.divide(a, b); // Divides a by b. var add = tf.add(a, b); // Adds a and b.
var sub = tf.subtract(a, b); // Subtracts b from a.
var mul = tf.multiply(a, b); // Multiplies a and b.
var div = tf.divide(a, b); // Divides a by b.IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.comAcceder a los valores del tensor:
Los resultados de las operaciones de tensores se imprimen utilizando la función print:
print($"{(int)a} + {(int)b} = {(int)add}");
print($"{(int)a} - {(int)b} = {(int)sub}");
print($"{(int)a} * {(int)b} = {(int)mul}");
print($"{(int)a} / {(int)b} = {(double)div}"); print($"{(int)a} + {(int)b} = {(int)add}");
print($"{(int)a} - {(int)b} = {(int)sub}");
print($"{(int)a} * {(int)b} = {(int)mul}");
print($"{(int)a} / {(int)b} = {(double)div}");IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.comEjemplo de salida:
- 5 + 6 = 11
- 5 - 6 = -1
- 5 * 6 = 30
- 5 / 6 = 0.8333333333333334Operaciones Adicionales:
El código calcula la media y la suma de las constantes [a, b, c].
Generación de PDF:
Se utilizan ChromePdfRenderer y RenderHtmlAsPdf de IronPDF para renderizar la cadena HTML en un documento PDF.
IronPDF necesita una licencia para ejecutarse. Más información sobre licencias se puede encontrar en la página de licencias de IronPDF. Coloca la clave en el archivo appSettings.json como se muestra a continuación.
{
"IronPdf.License.LicenseKey": "The Key Here"
}En conclusión, TensorFlow.NET permite a los desarrolladores de C# explorar el mundo del aprendizaje automático e inteligencia artificial con la versatilidad y productividad del ecosistema .NET. Ya sea que estés construyendo aplicaciones inteligentes, herramientas de análisis predictivo o sistemas de toma de decisiones automatizadas, TensorFlow.NET proporciona un marco poderoso y flexible para liberar el potencial del aprendizaje automático en C#. Junto con la biblioteca IronPDF de Iron Software, los desarrolladores pueden adquirir habilidades avanzadas para desarrollar aplicaciones modernas.
Install-Package IronPdf
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Su clave de prueba debería estar en el correo electrónico.
Si no es así, por favor contacte con
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