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

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

其他回答

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。

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

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

我使用了一种hack/workaround来避免自己构建整个TF库(这节省了时间(3分钟即可完成设置)、磁盘空间、安装开发依赖项以及生成二进制文件的大小)。它是官方不支持的,但如果你只是想快速上手,效果很好。

Install TF through pip (pip install tensorflow or pip install tensorflow-gpu). Then find its library _pywrap_tensorflow.so (TF 0.* - 1.0) or _pywrap_tensorflow_internal.so (TF 1.1+). In my case (Ubuntu) it's located at /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so. Then create a symlink to this library called lib_pywrap_tensorflow.so somewhere where your build system finds it (e.g. /usr/lib/local). The prefix lib is important! You can also give it another lib*.so name - if you call it libtensorflow.so, you may get better compatibility with other programs written to work with TF.

然后创建一个你习惯的c++项目(CMake, Make, Bazel,任何你喜欢的)。

然后,您就可以链接到这个库,以便为您的项目提供TF(您还必须链接到python2.7库)!在CMake中,你只需要添加target_link_libraries(target _pywrap_tensorflow python2.7)。

c++头文件位于这个库附近,例如/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/include/。

再次强调:这种方式是官方不支持的,您可能会遇到各种问题。这个库似乎是静态链接的,例如protobuf,所以你可能会在奇怪的链接时间或运行时问题中运行。但是我能够加载存储的图形,恢复权重并运行推理,这是我在c++中最想要的功能。

Tensorflow本身只提供了关于c++ api的非常基本的示例。 这是一个很好的资源,包括数据集的例子,rnn, lstm, cnn等 Tensorflow c++的例子