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
我们现在在https://github.com/ika-rwth-aachen/libtensorflow_cc上提供了一个预构建的库和Docker镜像，方便TensorFlow c++ API的安装和使用
我们提供了预构建的libtensorflow_cc。因此，将附带的头文件作为一个命令安装deb-package。 我们提供了一个基于官方TensorFlow Docker镜像的预构建Docker镜像。我们的Docker镜像同时安装了TensorFlow Python和TensorFlow c++。
通过运行示例应用程序自己尝试一下:
git clone https://github.com/ika-rwth-aachen/libtensorflow_cc.git && \
cd libtensorflow_cc && \
docker run --rm \
--volume $(pwd)/example:/example \
--workdir /example \
rwthika/tensorflow-cc:latest \
./build-and-run.sh
虽然我们目前只支持运行Ubuntu的x86_64机器，但将来可以很容易地扩展到其他操作系统和平台。除了一些例外，TensorFlow从2.0.0到2.9.2的所有版本都可用，2.10.0即将推出。
如果你想使用TensorFlow c++ API在c++中加载、检查和运行保存的模型和冻结的图形，我们建议你也检查我们的帮助库tensorflow_cpp。
其他回答
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
我们现在在https://github.com/ika-rwth-aachen/libtensorflow_cc上提供了一个预构建的库和Docker镜像，方便TensorFlow c++ API的安装和使用
我们提供了预构建的libtensorflow_cc。因此，将附带的头文件作为一个命令安装deb-package。 我们提供了一个基于官方TensorFlow Docker镜像的预构建Docker镜像。我们的Docker镜像同时安装了TensorFlow Python和TensorFlow c++。
通过运行示例应用程序自己尝试一下:
git clone https://github.com/ika-rwth-aachen/libtensorflow_cc.git && \
cd libtensorflow_cc && \
docker run --rm \
--volume $(pwd)/example:/example \
--workdir /example \
rwthika/tensorflow-cc:latest \
./build-and-run.sh
虽然我们目前只支持运行Ubuntu的x86_64机器，但将来可以很容易地扩展到其他操作系统和平台。除了一些例外，TensorFlow从2.0.0到2.9.2的所有版本都可用，2.10.0即将推出。
如果你想使用TensorFlow c++ API在c++中加载、检查和运行保存的模型和冻结的图形，我们建议你也检查我们的帮助库tensorflow_cpp。
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
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
