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?
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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。
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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。
如果你想在一个独立的包上使用Tensorflow c++ api，你可能需要tensorflow_cc。还有一个c api版本的tensorflow。所以)构建c++版本，你可以使用:
bazel build -c opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so
注1:如果你想添加intrinsic支持，你可以添加这样的标志:——copt=-msse4.2——copt=-mavx
注2:如果你想在你的项目中也使用OpenCV，当同时使用两个库时(tensorflow问题)，你应该使用——config=monolithic。
构建库后，需要将其添加到项目中。 要做到这一点，你可以包括以下路径:
tensorflow
tensorflow/bazel-tensorflow/external/eigen_archive
tensorflow/bazel-tensorflow/external/protobuf_archive/src
tensorflow/bazel-genfiles
并将库链接到您的项目:
tensorflow/bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_framework.so (unused if you build with --config=monolithic)
tensorflow/bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_cc.so
当你构建你的项目时，你还应该指定你的编译器，你将使用c++11标准。
附注:相对于tensorflow版本1.5的路径(您可能需要检查您的版本中是否有任何更改)。
这个链接也帮助我找到了所有这些信息:链接
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。
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。
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
