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
如果你不想自己构建Tensorflow，而且你的操作系统是Debian或Ubuntu，你可以下载带有Tensorflow C/ c++库的预构建包。这个发行版可以用于CPU的C/ c++推理，GPU支持不包括在内:
https://github.com/kecsap/tensorflow_cpp_packaging/releases
这里有一些关于如何在Tensorflow (TFLearn)中冻结检查点的说明，并使用C/ c++ API加载这个模型进行推理:
https://github.com/kecsap/tensorflow_cpp_packaging/blob/master/README.md
注意:我是这个Github项目的开发者。
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。
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。
如果你不想自己构建Tensorflow，而且你的操作系统是Debian或Ubuntu，你可以下载带有Tensorflow C/ c++库的预构建包。这个发行版可以用于CPU的C/ c++推理，GPU支持不包括在内:
https://github.com/kecsap/tensorflow_cpp_packaging/releases
这里有一些关于如何在Tensorflow (TFLearn)中冻结检查点的说明，并使用C/ c++ API加载这个模型进行推理:
https://github.com/kecsap/tensorflow_cpp_packaging/blob/master/README.md
注意:我是这个Github项目的开发者。
首先，您应该按照这里的说明从Github下载源代码(您需要Bazel和最新版本的GCC)。
The C++ API (and the backend of the system) is in tensorflow/core. Right now, only the C++ Session interface, and the C API are being supported. You can use either of these to execute TensorFlow graphs that have been built using the Python API and serialized to a GraphDef protocol buffer. There is also an experimental feature for building graphs in C++, but this is currently not quite as full-featured as the Python API (e.g. no support for auto-differentiation at present). You can see an example program that builds a small graph in C++ here.
c++ API的第二部分是用于添加新的OpKernel的API，这是一个包含CPU和GPU的数值内核实现的类。在tensorflow/core/kernels中有许多如何构建这些操作的示例，以及在c++中添加新操作的教程。
首先，在安装了protobuf和eigen之后，你想要构建Tensorflow:
./configure
bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so
然后复制以下include头文件和动态共享库到/usr/local/lib和/usr/local/include:
mkdir /usr/local/include/tf
cp -r bazel-genfiles/ /usr/local/include/tf/
cp -r tensorflow /usr/local/include/tf/
cp -r third_party /usr/local/include/tf/
cp -r bazel-bin/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/
最后，使用一个示例编译:
g++ -std=c++11 -o tf_example \
-I/usr/local/include/tf \
-I/usr/local/include/eigen3 \
-g -Wall -D_DEBUG -Wshadow -Wno-sign-compare -w \
-L/usr/local/lib/libtensorflow_cc \
`pkg-config --cflags --libs protobuf` -ltensorflow_cc tf_example.cpp
