我真的很渴望开始使用谷歌在c++中的新Tensorflow库。网站和文档在如何构建项目的c++ API方面真的不清楚，我不知道从哪里开始。
是否有更有经验的人可以通过发现和分享使用tensorflow的c++ API的指南来帮助您?
当前回答
如果你希望避免使用Bazel构建项目和生成大型二进制文件，我已经组装了一个库，指导使用CMake TensorFlow c++库。你可以在这里找到它。总体思路如下:
克隆TensorFlow存储库。 在tensorflow/ build中添加一个构建规则(提供的规则不包括所有c++功能)。 构建TensorFlow共享库。 安装特定版本的Eigen和Protobuf，或将它们作为外部依赖项添加。 配置你的CMake项目来使用TensorFlow库。
其他回答
我发现使用Tensorflow c++ API的一个替代方案是使用cppflow。
它是一个围绕Tensorflow C API的轻量级c++包装器。你得到非常小的可执行文件，它链接到libtensorflow。已经编译好的文件。还有一些使用的例子，您使用CMAKE而不是Bazel。
上面的答案足以说明如何构建库，但是如何收集头文件仍然很棘手。在这里我分享我用来复制必要的头文件的小脚本。
SOURCE是第一个参数，它是tensorflow SOURCE (build) direcoty; DST是第二个参数，包含目录保存收集的头文件。(如。在cmake中，include_directories(./collected_headers_here))。
#!/bin/bash
SOURCE=$1
DST=$2
echo "-- target dir is $DST"
echo "-- source dir is $SOURCE"
if [[ -e $DST ]];then
echo "clean $DST"
rm -rf $DST
mkdir $DST
fi
# 1. copy the source code c++ api needs
mkdir -p $DST/tensorflow
cp -r $SOURCE/tensorflow/core $DST/tensorflow
cp -r $SOURCE/tensorflow/cc $DST/tensorflow
cp -r $SOURCE/tensorflow/c $DST/tensorflow
# 2. copy the generated code, put them back to
# the right directories along side the source code
if [[ -e $SOURCE/bazel-genfiles/tensorflow ]];then
prefix="$SOURCE/bazel-genfiles/tensorflow"
from=$(expr $(echo -n $prefix | wc -m) + 1)
# eg. compiled protobuf files
find $SOURCE/bazel-genfiles/tensorflow -type f | while read line;do
#echo "procese file --> $line"
line_len=$(echo -n $line | wc -m)
filename=$(echo $line | rev | cut -d'/' -f1 | rev )
filename_len=$(echo -n $filename | wc -m)
to=$(expr $line_len - $filename_len)
target_dir=$(echo $line | cut -c$from-$to)
#echo "[$filename] copy $line $DST/tensorflow/$target_dir"
cp $line $DST/tensorflow/$target_dir
done
fi
# 3. copy third party files. Why?
# In the tf source code, you can see #include "third_party/...", so you need it
cp -r $SOURCE/third_party $DST
# 4. these headers are enough for me now.
# if your compiler complains missing headers, maybe you can find it in bazel-tensorflow/external
cp -RLf $SOURCE/bazel-tensorflow/external/eigen_archive/Eigen $DST
cp -RLf $SOURCE/bazel-tensorflow/external/eigen_archive/unsupported $DST
cp -RLf $SOURCE/bazel-tensorflow/external/protobuf_archive/src/google $DST
cp -RLf $SOURCE/bazel-tensorflow/external/com_google_absl/absl $DST
你可以使用这个ShellScript来安装(大多数)它的依赖，克隆，构建，编译和得到所有必要的文件到../ src /包括文件夹:
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/blob/master/tools/install.sh
如果你不介意使用CMake，还有tensorflow_cc项目可以为你构建和安装TF c++ API，以及方便的CMake目标，你可以链接到它。项目README包含一个示例和Dockerfiles，您可以轻松地遵循。
为了补充@mrry的帖子，我整理了一个教程，解释如何用c++ API加载TensorFlow图。它非常简单，应该帮助您理解所有的部分是如何组合在一起的。这是它的核心:
要求:
巴泽尔安装 克隆TensorFlow回购
文件夹结构:
tensorflow tensorflow / | | /项目名称 Tensorflow / Tensorflow /|项目名称|/|项目名称|。Cc(例如https://gist.github.com/jimfleming/4202e529042c401b17b7) tensorflow / tensorflow / | |项目名称/构建
构建:
cc_binary(
name = "<project name>",
srcs = ["<project name>.cc"],
deps = [
"//tensorflow/core:tensorflow",
]
)
有两点需要注意，但可能有变通办法:
现在，构建需要在TensorFlow回购中进行。 编译后的二进制文件很大(103MB)。
https://medium.com/@jimfleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f
