c++内如何导入tensorflow中训练好的模型

在 C++ 中导入和使用 TensorFlow 中训练好的模型通常涉及 TensorFlow C++ API 的使用。以下是一个基本的步骤和示例代码，用于加载和使用 TensorFlow 中保存的模型。

步骤概述

1. 安装 TensorFlow C++ API：首先需要安装和配置 TensorFlow C++ API。可以通过源代码编译或者使用预编译的库文件（例如 .so 或 .lib 文件）来获取。

2. 加载 TensorFlow 模型：TensorFlow 模型通常通过 SavedModel 格式保存。在 C++ 中，可以使用 TensorFlow C++ API 加载 SavedModel，并使用模型进行推理。

3. 进行推理：一旦加载了模型，可以使用输入数据进行推理，并获取模型的输出结果。

示例代码

下面是一个简单的示例，演示了如何在 C++ 中加载 TensorFlow SavedModel 并进行推理。

cpp
复制代码
#include <iostream>
#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/platform/env.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>

using namespace std;
using namespace tensorflow;

int main() {
    // Initialize TensorFlow session
    Session* session;
    Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
    if (!status.ok()) {
        cerr << "Failed to create TensorFlow session: " << status.ToString() << endl;
        return 1;
    }

    // Path to the directory containing the SavedModel
    string modelDir = "/path/to/your/saved_model_directory";

    // Load SavedModel
    SessionOptions session_options;
    RunOptions run_options;
    SavedModelBundle bundle;
    status = LoadSavedModel(session_options, run_options, modelDir, {kSavedModelTagServe}, &bundle);
    if (!status.ok()) {
        cerr << "Error loading model: " << status.ToString() << endl;
        return 1;
    }

    // Example input data (assuming a simple model with single input and output)
    Tensor input(DT_FLOAT, TensorShape({1, 2}));
    auto input_tensor = input.flat<float>().data();
    input_tensor[0] = 1.0;
    input_tensor[1] = 2.0;

    // Prepare inputs and outputs
    vector<pair<string, Tensor>> inputs = {{"input_name", input}};
    vector<Tensor> outputs;

    // Run inference
    status = session->Run(inputs, {"output_name"}, {}, &outputs);
    if (!status.ok()) {
        cerr << "Error during inference: " << status.ToString() << endl;
        return 1;
    }

    // Print the output
    auto output_tensor = outputs[0].flat<float>();
    cout << "Model prediction: " << output_tensor(0) << endl;

    // Clean up
    session->Close();
    delete session;

    return 0;
}

说明

• TensorFlow C++ API 头文件：包含了必要的 TensorFlow C++ API 头文件，例如 tensorflow/core/public/session.h 和 tensorflow/core/framework/tensor.h。

• 加载 SavedModel：使用 LoadSavedModel 函数加载 SavedModel。在 modelDir 中指定 SavedModel 的路径，并且通过 kSavedModelTagServe 指定要加载的标签。

• 准备输入数据：创建一个 Tensor 对象作为输入数据，设置输入数据的值，并将其作为输入参数传递给 session->Run 函数。

• 推理：调用 session->Run 进行推理，指定输入的名称和输出的名称。在输出中可以获取模型的预测结果。

• 清理资源：最后，关闭会话并释放分配的资源。

注意事项

• 版本兼容性：确保所使用的 TensorFlow C++ API 版本与 TensorFlow Python API 中训练和保存模型时使用的 TensorFlow 版本兼容。

• 编译配置：需要正确配置编译环境，包括正确链接 TensorFlow C++ 库和设置相关的编译标志。

这个示例展示了如何基本地在 C++ 中加载和使用 TensorFlow 模型。实际应用中，可能会根据模型的复杂性和输入输出的结构做出适当的调整和扩展。