TensorFlow 预训练模型在 C/C++ 中的直接调用

导入预定义的图和训练好的参数值

首先，我们需要导入预定义的图和训练好的参数值。我们可以使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式来保存和加载模型。SavedModel 格式是一个包含图结构、权重和元数据的文件格式，可以方便地跨平台部署和共享。

要导入 SavedModel 格式的模型，我们可以使用以下代码：

tensorflow::SavedModelBundle bundle;
tensorflow::Status status = tensorflow::LoadSavedModel(
    tensorflow::SessionOptions(), tensorflow::RunOptions(),
    "path/to/saved_model", &bundle);

如果加载模型成功，status 的值为 tensorflow::Status::OK()。然后，我们可以从 bundle 中获取图和权重。

tensorflow::GraphDef graph_def = bundle.GetGraphDef();
tensorflow::TensorMap weights = bundle.GetTensorMap();

准备测试数据

接下来，我们需要准备测试数据。本例中，我们使用的是一个图像分类模型，所以测试数据是一个包含图像的张量。我们可以使用 TensorFlow 的 tf.data.Dataset 来加载和预处理测试数据。

tensorflow::Dataset dataset = tensorflow::data::TextLineDataset("path/to/test_data.txt");
dataset = dataset->Map(
    [](tensorflow::string filename) -> tensorflow::data::Dataset {
      return tensorflow::data::FixedLengthRecordDataset(
          filename, 41 * 41 * 41 * 1, tensorflow::DT_INT8);
    });
dataset = dataset->Map([](tensorflow::Tensor tensor) -> tensorflow::Tensor {
  tensor = tensorflow::reshape(tensor, tensorflow::TensorShape({1, 41, 41, 41, 1}));
  return tensor;
});

前向传播得到预测值

准备好了测试数据之后，我们可以进行前向传播以得到预测值。我们需要先找到模型的输入和输出张量的名字，然后使用 TensorFlow 的 tf.Session 来运行模型。

tensorflow::Session session(tensorflow::GraphDef(), tensorflow::SessionOptions());
session.Run(tensorflow::TensorMap(), &outputs, {}, "output_tensor_name");

outputs 是一个张量列表，其中包含了模型的预测值。

评估模型的准确性

最后，我们可以通过计算模型在测试数据上的准确性来评估模型的性能。

tensorflow::Tensor labels = tensorflow::LoadTensorFromTensorProtoFile(
    "path/to/labels.txt");
tensorflow::Tensor predictions = tensorflow::LoadTensorFromTensorProtoFile(
    "path/to/predictions.txt");
tensorflow::Tensor accuracy = tensorflow::metrics::Accuracy(labels, predictions);

accuracy 是一个标量，表示模型在测试数据上的准确性。

结论

在本文中，我们介绍了如何在 C/C++ 中直接调用 TensorFlow 预训练模型。我们使用了一个简单的图像分类模型作为示例，并逐步介绍了如何导入预定义的图和训练好的参数值、如何准备测试数据、如何进行前向传播以得到预测值，以及如何评估模型的准确性。本文适合有 C/C++ 编程经验和对 TensorFlow 有基本了解的读者。