首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译;

tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作;

按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译:

1. 下载依赖

在tensorflow的项目顶层运行:

tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh

东西会下载到tensorflow/contrib/makefile/downloads/目录里;

2. 在linux下进行编译

首先确保编译工具都已经装好了:

sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip zlib1g-dev git python

然后运行编译脚本;

注意:运行之前打开看一眼,第一步竟然是把tensorflow/contrib/makefile/downloads/目录里的东西清空然后重新下载。。。注掉注掉

tensorflow/contrib/makefile/build_all_linux.sh

然后在tensorflow/contrib/makefile/gen/lib/libtensorflow-core.a就看到静态库了;

3. 准备好加载模型的c++代码

#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/core/platform/env.h" using namespace tensorflow; int main(int argc, char* argv[]) {
// Initialize a tensorflow session
Session* session;
Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
if (!status.ok()) {
std::cout << status.ToString() << "\n";
return 1;
} // Read in the protobuf graph we exported
// (The path seems to be relative to the cwd. Keep this in mind
// when using `bazel run` since the cwd isn't where you call
// `bazel run` but from inside a temp folder.)
GraphDef graph_def;
status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "models/test_graph.pb", &graph_def);
if (!status.ok()) {
std::cout << status.ToString() << "\n";
return 1;
} // Add the graph to the session
status = session->Create(graph_def);
if (!status.ok()) {
std::cout << status.ToString() << "\n";
return 1;
} // Setup inputs and outputs: // Our graph doesn't require any inputs, since it specifies default values,
// but we'll change an input to demonstrate.
Tensor a(DT_FLOAT, TensorShape());
a.scalar<float>()() = 3.0; Tensor b(DT_FLOAT, TensorShape());
b.scalar<float>()() = 2.0; Tensor x(DT_FLOAT,TensorShape());
x.scalar<float>()() = 10.0; std::vector<std::pair<string, tensorflow::Tensor>> inputs = {
{ "a", a },
{ "b", b },
{ "x", x },
}; // The session will initialize the outputs
std::vector<tensorflow::Tensor> outputs; // Run the session, evaluating our "y" operation from the graph
status = session->Run(inputs, {"y"}, {}, &outputs);
if (!status.ok()) {
std::cout << status.ToString() << "\n";
return 1;
} // Grab the first output (we only evaluated one graph node: "c")
// and convert the node to a scalar representation.
auto output_y = outputs[0].scalar<float>(); // (There are similar methods for vectors and matrices here:
// https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/public/tensor.h) // Print the results
std::cout << outputs[0].DebugString() << "\n"; // Tensor<type: float shape: [] values: 32>
std::cout << output_y() << "\n"; // 32 // Free any resources used by the session
session->Close();
return 0;
}

保存成load_graph.cc;

写Makefile:

TARGET_NAME := load_graph

TENSORFLOW_MAKEFILE_DIR := /mnt/data/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile

INCLUDES := \
-I /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/include NSYNC_LIB := \
$(TENSORFLOW_MAKEFILE_DIR)/downloads/nsync/builds/default.linux.c++11/nsync.a PROTOBUF_LIB := \
$(TENSORFLOW_MAKEFILE_DIR)/gen/protobuf/lib/libprotobuf.a TENSORFLOW_CORE_LIB := \
-Wl,--whole-archive $(TENSORFLOW_MAKEFILE_DIR)/gen/lib/libtensorflow-core.a -Wl,--no-whole-archive LIBS := \
$(TENSORFLOW_CORE_LIB) \
$(NSYNC_LIB) \
$(PROTOBUF_LIB) \
-lpthread \
-ldl SOURCES := \
load_graph.cc $(TARGET_NAME):
g++ -std=c++11 $(SOURCES) $(INCLUDES) -o $(TARGET_NAME) $(LIBS) clean:
rm $(TARGET_NAME)

这里的tensorflow-core、nsync和protobuf全都用静态链接了,这些静态库以后考虑都放一份到系统目录下;

有几个点需要注意:

1) INCLUDE使用了python3.6的带的tensorflow头文件,只是觉得反正python都已经带头文件了,就不需要再另外拷一份头文件进系统目录了;

2) nsync库是多平台的,因而可能需要仔细分析一下nsync的编译结果所在位置,尤其如果是交叉编译的话;

3) 链接顺序不能错,tensorflow-core肯定要在其它两个前面;

4) tensorflow_core库需要全链接进来,否则会出现这个错:tensorflow/core/common_runtime/session.cc:69] Not found: No session factory registered for the given session options: {target: "" config: } Registered factories are {}.

想想也大概能知道为什么,肯定是在静态代码层面只依赖父类,然后再在运行时通过名字找子类,所以在符号层面是不直接依赖子类的,不强制whole-archive的话,子类一个都带不进来;

4. 运行程序

运行前先看看事先准备好的graph在不在预定位置,生成graph的方法见上一篇;

运行一下,没啥好说的,结果正确。

参考:

http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/7198839920174125748893/

https://blog.csdn.net/xinchen1234/article/details/78750079

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