在 C/C++ 中使用 TensorFlow 预训练好的模型—— 间接调用 Python 实现

2023-10-09 00:58:42

在 C/C++ 中活用 TensorFlow 预训练模型

引言

TensorFlow 作为深度学习领域的大佬，提供了广泛的工具和模型，让开发者们轻松构建神经网络。然而，它是个 Python 库，直接在 C/C++ 中使用预训练好的 TensorFlow 模型可不是那么容易。但别担心，本文将手把手教你如何绕过 Python 的限制，在 C/C++ 中调用这些强大的模型。

环境配置

要让 C/C++ 和 TensorFlow 愉快玩耍，你需要配置好头文件和库路径。如果你用的是 Code::Blocks，那就打开 Build -> Project options ，添加库路径 libpython3.5m.so 和头文件 Python.h 的路径。

操作步骤

1. 安装 TensorFlow 和 Python

首先，安装 TensorFlow 和 Python，按照官方网站的说明操作。

2. 将 Python 添加到环境变量

在系统环境变量中加入 Python 环境路径，这样才能在命令行中愉快地使用 Python。

3. 导入 TensorFlow 库

在 C/C++ 代码中，用以下代码导入 TensorFlow 库：

#include <Python.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>

4. 创建 Python 解释器

Py_Initialize();

5. 导入 TensorFlow 模块

在 Python 解释器中，import tensorflow as tf 就能导入 TensorFlow 模块。

6. 加载预训练模型

model = tf.keras.models.load_model("path/to/model")

7. 使用模型

predictions = model.predict(data)

8. 释放资源

用完 TensorFlow 后，别忘了释放资源：

Py_Finalize();

代码示例

这里有个用 C/C++ 预测图像的代码示例：

#include <Python.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

int main() {
  // 初始化 Python 解释器
  Py_Initialize();

  // 导入 TensorFlow 模块
  PyRun_SimpleString("import tensorflow as tf");

  // 加载预训练模型
  PyObject* model = PyRun_SimpleString("tf.keras.models.load_model(\"path/to/model\")");

  // 创建图像数据
  std::ifstream image_file("path/to/image.jpg", std::ios::binary);
  std::vector<char> image_data((std::istreambuf_iterator<char>(image_file)),
                                std::istreambuf_iterator<char>());

  // 预测
  PyObject* predictions = PyRun_SimpleString("model.predict(image_data)");

  // 打印预测结果
  for (int i = 0; i < PyList_Size(predictions); i++) {
    std::cout << PyFloat_AsDouble(PyList_GetItem(predictions, i)) << std::endl;
  }

  // 释放资源
  Py_Finalize();

  return 0;
}