GitHub:https://github.com/theflofly/dnn_tensorflow_cpp 安装 我们将在TensorFlow C++ code中运行我们的C ++代码,我们可以尝试使用已编译的库,但是相信有些人会由于其环境的特殊性而遇到麻烦。从头开始构建TensorFlow会避免出现这些问题,并确保我们正在使用最新版本的API。 你需要安装bazel构建工具。 安装:https://do...
1.确定你是只在 CPU(s) 上运行 TensorFlow C 语言版,还是在 GPU(s) 的协助下运行。如果无法确定,请在以下指南中阅读“决定安装哪个 TensorFlow”一节: 在Ubuntu 上安装 TensorFlow 在macOS 中安装 TensorFlow 2.通过调用下面的 shell 命令,下载并且解压 TensorFlow 的 C 语言库到/usr/local/lib: TF_TYPE="c...
Tensorflow当前官网仅包含python、C、Java、Go的发布包,并无C++ release包,并且tensorflow官网也注明了并不保证除python以外库的稳定性,在功能方面python也是最完善的。众所周知,python在开发效率、易用性上有着巨大的优势,但作为一个解释性语言,在性能方面还是存在比较大的缺陷,在各类AI服务化过程中,采用python作为模型...
首先,下载TensorFlow的C API库,并将其链接到你的C项目中。可以在TensorFlow的GitHub页面上找到相关文档和下载链接。 在你的C代码中包含TensorFlow的头文件,并初始化TensorFlow的环境。 加载你训练好的TensorFlow模型,并创建一个会话(session)来运行模型。 准备输入数据并将其传递给模型。TensorFlow的C API提供了一些函数...
本模型是在 TensorFlow 1.4 下训练的,然后编译 TensorFlow 1.4 的 C++ 接口可以正常调用模型,但若是想调用更高版本训练好的模型,则会报错,据出错信息猜测可能是高版本的 TensorFlow 中添加了一些低版本没有的函数,所以不能正常运行。 若是编译高版本的 TensorFlow ,比如最新的 TensorFlow 1.11 的 C++ 接口,则无论...
先在github上下载tensorflow源码,执行./configure先配置项目,然后按照这篇博客里写的利用bazel编译动态链接库,编译命令如下 C版本: bazel build :libtensorflow.so C++版本: bazel build :libtensorflow_cc.so 编译成功后,在bazel-bin/tensorflow/目录下会出现libtensorflow.so/libtensorflow_cc.so文件 ...
下载好tensorflow的libtensorflow-windows-x64-2.6.0 (亲测定,不需要完全与训练用的tf版本一致) 查看网络模型的信息,通过saved_model_cli.exe 编写makefile, main.cpp , 加载模型,运行推理。 详细的代码如下: *** makefile *** TF_ROOT=.\libtensorflow...
Tensorflow当前官网仅包含python、C、Java、Go的发布包,并无C++release包,并且tensorflow官网也注明了并不保证除python以外库的稳定性,在功能方面python也是最完善的。众所周知,python在开发效率、易用性上有着巨大的优势,但作为一个解释性语言,在性能方面还是存在比较大的缺陷,在各类AI服务化过程中,采用python作为模型...
这时候,在你的生成文件路径E:\download\tensorflow-master\tensorflow-master\tensorflow\contrib\cmake\w_build下就会生成一堆文件,然后使用vs2015打开下面工程文件:双击ALL_BUILD, 使用vs2015打开。 如下图,选择Release x64, 然后按照下图所标示 1点击工具2选择选项3设置最大并行项目生成数为 1。上述设置完成之后,...
本模型是在 TensorFlow 1.4 下训练的,然后编译 TensorFlow 1.4 的 C++ 接口可以正常调用模型,但若是想调用更高版本训练好的模型,则会报错,据出错信息猜测可能是高版本的 TensorFlow 中添加了一些低版本没有的函数,所以不能正常运行。 若是编译高版本的 TensorFlow ,比如最新的 TensorFlow 1.11 的 C++ 接口,则无论...