使用xgboost的c接口推理模型
原创使用xgboost的c接口推理模型
原创
plus sign
修改于 2024-02-27 15:11:01
修改于 2024-02-27 15:11:01
官方c api tutorial和文档，非常恶心的一点是，tutorial和文档问题很多。
也参考了不少开源项目，主要有xgboost-c-cplusplus,xgboostpp.
首先导入头文件#include "xgboost/c_api.h" ，接下来xgboost的绝大多数接口都包含在了这个头文件中。
然后我们需要一个宏，来用它获取xgboost函数使用的情况.在每次调用xgboost函数时都应该调用这个宏。
#define safe_xgboost(call) { \
int err = (call); \
if (err != 0) { \
fprintf(stderr, "%s:%d: error in %s: %s\n", __FILE__, __LINE__, #call, XGBGetLastError()); \
exit(1); \
} \
}我们使用的模型文件为xgboost_model.bin ,训练数据的输入是 11 个元素。
首先我们声明一个boost模型的句柄BoosterHandle booster; 接着用XGBoosterCreate 函数创建一个模型 。
BoosterHandle booster;
safe_xgboost(XGBoosterCreate(NULL, 0, &booster));设置一个字符串作为模型路径const char *model_path = "../xgboost_model.bin";(../是因为编译出来的可执行文件在build目录下) ， 通过句柄使用XGBoosterLoadModel函数加载模型。
const char *model_path = "../xgboost_model.bin";
XGBoosterLoadModel(booster, model_path)设置一组数据作为推理测试，这里我选的数据标签是1.接着将输入数据转为xgboost的DMatrix格式。
float a[11]= {14.0,2.0,1.0,12.0,19010.0,120.0,14.0,0.0,0.0,0.0,0.0};
DMatrixHandle h_test;
safe_xgboost(XGDMatrixCreateFromMat(a, 1, 11, -1, &h_test));下面就可以进行模型推理了，out_len 代表输出的长度(实际上是一个整型变量)，f的模型推理的结果。
bst_ulong out_len;
const float *f;
safe_xgboost(XGBoosterPredict(booster, h_test, 0, 0, 1, &out_len, &f));我们可以打印输出查看结果
printf("Value of the variable: %f\n", f[0]);最后记得释放内存
XGDMatrixFree(h_test);
XGBoosterFree(booster);完整的代码
#include <stdint.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include "xgboost/c_api.h"
#define safe_xgboost(call) { \
int err = (call); \
if (err != 0) { \
fprintf(stderr, "%s:%d: error in %s: %s\n", __FILE__, __LINE__, #call, XGBGetLastError()); \
exit(1); \
} \
}
int main(int argc, char const *argv[]) {
const char *model_path = "../xgboost_model.bin";
// create booster handle first
BoosterHandle booster;
safe_xgboost(XGBoosterCreate(NULL, 0, &booster));
// load model
safe_xgboost(XGBoosterLoadModel(booster, model_path));
//generate random data of a a[11],every nuber from 0 to 2
// float a[11]= {1.0,12.0,1.0,1.0,16134.0,20600.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0}; // label: 0.0
float a[11]= {14.0,2.0,1.0,12.0,19010.0,120.0,14.0,0.0,0.0,0.0,0.0}; // label: 1.0
for (int i = 0; i < 11; i++) {
printf("%f, ", a[i]);
if (i == 10) {
printf("\n");
}
}
// convert to DMatrix
DMatrixHandle h_test;
safe_xgboost(XGDMatrixCreateFromMat(a, 1, 11, -1, &h_test));
// predict
bst_ulong out_len;
const float *f;
safe_xgboost(XGBoosterPredict(booster, h_test, 0, 0, 1, &out_len, &f));
printf("Value of the variable: %f\n", f[0]);
XGDMatrixFree(h_test);
XGBoosterFree(booster);
return 0;
}使用cmake编译
cmake_minimum_required(VERSION 3.18)
project(project_name LANGUAGES C CXX VERSION 0.1)
set(xgboost_DIR "/usr/include/xgboost")
include_directories(${xgboost_DIR})
link_directories(${xgboost_DIR})
add_executable(project_name test.c)
target_link_libraries(project_name xgboost)mkdir build
cd ./build
cmake ..
make .
./project_name原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
评论
登录后参与评论
推荐阅读