Tensor input(tensorflow::DT_STRING, tensorflow::TensorShape()); //声明一个string类型的tensor,名为input TF_RETURN_IF_ERROR(ReadEntireFile(tensorflow::Env::Default(), file_name, &input)); //把文件读入这个tensor中 //用一个placeholder来读取input的数据 auto file_reader = Placeholder(root.WithOpN...
接下来我们编译tensorflow的c++接口,与python不同,tensorflow的c++接口各版本间并没有什么显著的不同(tensorflow2.3除外),所以你可以安装除2.3外的任何一个版本,但要和cuda的版本相匹配,这里我编译的是tensorflow2.0,其余版本的编译与本文相同。 1、下载安装编译工具bazel,bazel与tensorflow的版本关系如图所示: 如图所示,...
tensorflow目前已经支持多种语言,并且可以编译对应的库文件,具体可以参考tensorflow_repo_path/tensorflow/BUILD文件,这里面有多个编译目标,c++的目前 也已经支持,不过相关参考资料太少,只有tensorflow_repo_path/tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc一个例子。 7.参考资料 https://medium.com/jim-fleming/loading-...
tensorflow目前已经支持多种语言,并且可以编译对应的库文件,具体可以参考tensorflow_repo_path/tensorflow/BUILD文件,这里面有多个编译目标,c++的目前 也已经支持,不过相关参考资料太少,只有tensorflow_repo_path/tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc一个例子。 7.参考资料 https://medium.com/jim-fleming/loading-...
最好采用最新release版本:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so 编译过程中可能遇到的问题: 问题一: fatal error: unsupported/Eigen/CXX11/Tensor: No such file or directory 安装Eigen3.3或以上版本 ...
tensorflow框架一般都是基于Python调用,但是有些时候跟应用场景,我们希望调用tensorflow C语言的接口,在C++的应用开发中使用它。要这么干,首先需要下载tensorflow源码,完成编译,然后调用相关的API函数实现C语言版本的调用,完成模型的加载、前向推理预测与解析。
进入tensorflow 目录进行编译,编译成功后,在 /bazel-bin/tensorflow 目录下会出现 libtensorflow_cc.so 文件 C版本: bazel build :libtensorflow.so C++版本: bazel build :libtensorflow_cc.so 3. 编译其他依赖 进入tensorflow/contrib/makefile 目录下,运行./build_all_linux.sh,成功后会出现一个gen文件夹 ...
最好采用最新release版本:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so 编译过程中可能遇到的问题: 问题一: fatal error: unsupported/Eigen/CXX11/Tensor: No such file or directory 安装Eigen3.3或以上版本 ...
进入tensorflow_repo_path/tensorflow文件夹,执行: bazel build :libtensorflow.so 或者 bazel build :libtensorflow_cc.so 第一个是c版本,第二个是c++版本 编出来的库如何使用? 在使用tensorflow c/c++接口时,会有很多头文件依赖、protobuf版本依赖等问题 ...