首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我想使用Tensorflow Xcode API,但是在我从源代码构建Tensorflow之后,我应该如何在C++中链接库?

在使用Tensorflow Xcode API之前,您需要先从源代码构建Tensorflow。构建完成后,您可以按照以下步骤在C++中链接库:

  1. 打开Xcode项目,选择您要使用Tensorflow的目标项目。
  2. 在项目导航器中,右键单击项目文件夹,选择"Add Files to 项目名"。
  3. 在弹出的对话框中,导航到您构建Tensorflow的目录,并选择以下文件:
  • libtensorflow_cc.so:这是Tensorflow C++库的动态链接库文件。
  • libtensorflow_framework.so:这是Tensorflow框架的动态链接库文件。
  1. 确保在"Add to targets"下选择了您的目标项目,并点击"Add"按钮。
  2. 在Xcode中,选择您的目标项目,然后选择"Build Settings"选项卡。
  3. 在搜索框中输入"Other Linker Flags",然后展开该选项。
  4. 在"Other Linker Flags"中添加以下两个标志:
  • -ltensorflow_cc:这个标志告诉编译器链接Tensorflow C++库。
  • -ltensorflow_framework:这个标志告诉编译器链接Tensorflow框架。
  1. 确保您的项目中包含了正确的头文件路径和库文件路径。您可以在"Build Settings"中搜索"Header Search Paths"和"Library Search Paths"来进行设置。
  2. 现在,您可以在C++代码中使用Tensorflow Xcode API了。您可以包含适当的头文件,并使用Tensorflow提供的函数和类进行开发。

请注意,以上步骤是基于您已经成功构建了Tensorflow并拥有相应的库文件的前提下。如果您遇到任何问题,请参考Tensorflow的官方文档或社区支持。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用(附开源代码

你还可以源代码编译 TensorFlow,当我们构建适用于 iOS 的 TensorFlow 时,我们会在稍后做一些这样的事。 让我们进行一个快速测试,以确保一切安装正确。...首先,我们将制作一个利用 TensorFlow C++库的应用程序。在下一节,我们将此模型用于 Metal 作比较。 当然,这样做既有好处也有坏处。坏消息是你必须构建 TensorFlow。...在 Xcode 打开项目,你需要注意如下几点: 该应用程序是用面向对象的 C++语言写成的,源文件后缀为.mm。这里没有用到 TensorFlow 的 Swift API,只用到了 C++。...在本节总结一下这样做的优点与缺点。 iOS 上使用 TensorFlow 的优点: 使用一个工具做所有事情。...TensorFlowAPIC++,所以你需要在面向对象的 C++编写代码,你不能直接在 Swift 的编码。 C++API 比 Python 的 API 更受限制。

1.2K90

TensorFlow 智能移动项目:11~12

在 iOS 或 Android 上部署 TensorFlow Lite 模型-对于 iOS,使用 C++ API 加载和运行模型; 对于 Android,请使用 Java API(围绕 C++ API...文件源代码,以了解如何使用 TensorFlow Lite API 加载和运行 TensorFlow Lite 模型。...您的 Xcode 项目应类似于以下屏幕截图: 图 11.1:使用 TensorFlow Lite Pod 的新 Xcode iOS 项目 我们仅向您展示如何在 iOS 应用中使用 TensorFlow...在最终测试期间,应使用 GoPiGo 电池组为机器人供电,使其可以自由移动。 但是在开发和初始测试,除非您使用充电电池,否则绝对应该使用电源适配器来节省电池。...例如,一个动作获得立即奖励 1,但是在两个动作(步骤)之后结束剧集的长期奖励应该比获得立即奖励 1 但在 10 个步骤之后结束剧集的动作具有较少的长期奖励。

4.1K10

TensorFlow 智能移动项目:1~5

但是由于我们必须使用 TensorFlow 源代码构建 iOS 和 Android TensorFlow 应用,因此我们不妨源代码构建 TensorFlow 本身,在这种情况下,使用本机 PIP 安装选择可能比其他选择更容易...则搜索错误消息应该是修复该错误的最佳方法,因为我们打算在本书中重点介绍我们长期积累的技巧和知识,数小时的构建和调试实用的移动 TensorFlow 应用获取,它们在其他地方不易获得。...我们不会介绍复杂的 iOS 编程; 我们将主要向您展示如何在我们的 iOS 应用中使用 TensorFlow C++ API 来运行 TensorFlow 训练有素的模型来执行各种智能任务。...入门”的内容,“如何源代码获取和设置 TensorFlow”。...之后,我们介绍了如何在 iOS 应用和 Android 应用中使用该模型,这些方法是从头开始构建的,采用极简方法,总共不到 100 行代码。

4.4K20

深度 | PyTorch和TensorFlow哪家强:九项对比读懂各自长项短板

在 PyTorch ,图结构是动态的,也就是说图是在运行时创建的。在 TensorFlow ,图结构是静态的,也就是说图在「编译」之后再运行。...在 TensorFlow ,这需要在构建图时使用控制流操作(control flow operations),比如 tf.while_loop。...你可以使用 pdb,并且可以在任何地方设置断点。调试 TensorFlow 则没这么容易。它有两个选择,一是会话请求你想检查的变量,而是学会使用 TensorFlow 调试器(tfdbg)。...这是使用 PyTorch 时也继续使用的一个功能(或找到可替代的工具)。...Keras 也作为 tf.contrib 通过 TensorFlow 提供。 尽管前面没有讨论 Keras,但这个 API使用尤其简单。它是运行许多常用深度神经网络架构的最快方式。

88760

PyTorch和TensorFlow哪家强:九项对比读懂各自长项短板

在 PyTorch ,图结构是动态的,也就是说图是在运行时创建的。在 TensorFlow ,图结构是静态的,也就是说图在「编译」之后再运行。...在 TensorFlow ,这需要在构建图时使用控制流操作(control flow operations),比如 tf.while_loop。...你可以使用 pdb,并且可以在任何地方设置断点。调试 TensorFlow 则没这么容易。它有两个选择,一是会话请求你想检查的变量,而是学会使用 TensorFlow 调试器(tfdbg)。...这是使用 PyTorch 时也继续使用的一个功能(或找到可替代的工具)。...Keras 也作为 tf.contrib 通过 TensorFlow 提供。 尽管前面没有讨论 Keras,但这个 API使用尤其简单。它是运行许多常用深度神经网络架构的最快方式。

1.8K60

开发 | 用PyTorch还是TensorFlow?斯坦福大学CS博士生带来全面解答

AI 科技评论编译如下: 这篇指南是目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。...不会权衡速度、内存使用情况等性能。 结论 PyTorch更适合于在研究快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目,TensorFlow则更适合大规模的调度,尤其当考虑到跨平台和嵌入式调度操作时。...此外,该图可以通过其他支持的语言(C++,Java)加载。这对不支持Python的调度栈来说至关重要。理论上,在改变模型源代码之后,你想要运行旧模型时它也能有所帮助。...没有使用TensorFlow Serving,因此不能很确信地写出它的利弊。由于机器学习服务使用的频率很高,猜想这是人们坚持使用TensorFlow的充分理由。...该库构建TensorFlow之上,支持更多动态图构建,主要优点是动态批处理功能——可以对不同规模的输入数据(解析树上的递归网络)自动进行批量计算。

1.7K60

译文 | 与TensorFlow的第一次接触(一)

读者会发现一些在课程里经常使用的组织结构,这是让你在学习的时候多动手。我们将这叫做“从实践中学习”,在UPC作教授的多年经验来看,这个方法对工程师学习一个新领域十分有用。...设计目的是开发者通过TensroFlow训练模型,使用TensorFlow Serving的API响应客户端的外部请求。...TensorFlow安装 从现在开始,建议读者开始在你的电脑上进行动手练习,TensorFlow有Python API(也有C/C++版本),它需要提前安装Python2.7。...最后,使用完毕后,应该使用如下命令停止虚拟环境: (tensorflow)$deactivate 由于本书的写作目的所限制,建议读者访问之前提到的官方文档主页,了解其它安装TensorFlow的方式。...通过这个示例,阐明的是,正常使用TensorFlow编程的步骤为:首先定义实现整个问题,其次,创建一个session来运行相关计算。

89260

使用Go语言来理解Tensorflow

绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow核心,实现了具体的高级和低级操作。...Python绑定和Python库:这个绑定是由C++实现自动生成的,这样我们可以使用Python来调用C++函数。此外,这个库将调用融合到了绑定,以便定义更高级别的API。 Java绑定。...因此,当我们使用任何一个API时,我们真正做的是描述一个图:当我们把图放到Session并显式地在Session运行图时,图的计算就开始了。...前者包含了构建一个基本的“空”结构(就像Graph本身)的功能,后者是包含由C++实现自动生成绑定的最重要的包。 然而,假设我们要计算A与x的矩阵乘法,其中 ?...使用后缀的冲突管理与C++的WithOpName不同:WithOpName是在操作名之后添加后缀,但还是在同一作用域内(因此占位符变为了Placeholder_1),而Go的SubScope是在作用域名称后添加后缀

1.4K100

带你十分钟看懂机器学习与 TensorFlow(GDD 2017)(附视频字)

首先将向你们讲解TensorFlow,然后再给大家举一些例子,关于我们如何在Google使用TensorFlow。接着分享一些最新以及即将出现的发展情况。然后再谈谈如何使用机器学习解决实际问题。...上一次看的时候超过了6万8千点。 ? 另一个原因就是,我们很重视自己在开源社区的地位。 对于我们来说,这从来就不是随意打出一些代码,或者随意源代码存储库取出一些 ,选择开源然后就完事了。...我们希望你在下载框架到实际发布模型时,都有非常无缝的体验。 ? 只是需要明确的是,我们经常在谷歌里中使用TensorFlow。这张图显示了随着时间的推移,我们模型的源代码控制树的目录数量。...通过简化API,或添加新的API使其更容易使用。还提供一些提到过的生产工具。 ? 可以用TensorFlow做什么? 让展示一些TensorFlow的应用实例。...一旦你准备好开始真正构建用于生产的模型,建议使用高等级的Estimator,以及Canned Estimator API

1.4K80

Python机器学习库是如何打包并安装的

为了彻底弄明白Python打包和安装依赖的问题,下载了LightGBM、TensorFlow等机器学习库的源码,并做了一些调研。...Python只是TensorFlow的一个前端(Front End),Python需要通过调用C语言的API,进而调用底层的TensorFlow核心库。它的架构图如下所示: ?...如果我们使用pip安装LightGBM,可以直接安装二进制文件,也可以使用源码安装。...使用源码安装本质上是使用CMake将C/C++代码编译,编译过程依赖了本地的基础环境,包括了C/C++各个类库、GPU驱动、OpenCL等。...这是C/C++代码编译之后生成的库,Python通过ctypes来访问动态链接库的C/C++接口。于是,我们就可以在Python调用这些C/C++的程序。

1.9K30

手把手教你用TensorFlow搭建图像分类器

不过到目前为止,还没看到一个同样有大众化用户群体的深度学习平台。为此,向大家展示了如何在不会电脑编程的情况下,用TensorFlow搭建一个属于自己图片分类器。...在运行这个功能时,计算性能无关紧要,所以虚拟机处理器的运行速度不算快。但是在构建图片分类器这个案例,计算机需要处理大量运算,因此,在这里我们必须优化一下Docker的计算速度。...第五步:在虚拟机上运行文件夹 1.有了可供训练的照片之后,你就可以在Linux上使用文件夹里使用它们了,以便把照片放到TensorFlow上: ? 2.出现一个Linux提示。...第六步:更新代码 本案例需要使用到最新的代码,并且以下会涉及到源代码控制程序git。 1.抽取代码需要一个默认邮箱地址: ? 2.抽取最新资源: ? 3.现在,你应该已经处在vim窗口下。...已经把default /tmp 目标改成了输出图像和shared /tf_files 的已缓存瓶颈,这样OS X也可以获得最后结果,并保存在不同的虚拟机

86160

.NET开发者转型AI?只需要学会这个工具!

但是在传统的制造生产环境,依然是微软.NET的天下,其中主要的开发语言为C#,在全球,目前已有600多万的.NET开发者。...制造业中使用的程序大多数是基于.NET或者C++,和较流行的Python 不同,开发者一般也无法再切换设备原生程序的语言,因为涉及PC内很多运动控制、各种板卡和通信交互等外部依赖的商业类库,更换语言的成本很高...如何在.NET环境快速部署AI项目,同时集成GPU加速呢?...目前一般的做法是:通过post通信,Python上训练和部署,并通过Flask服务和原程序通讯交互;或者,通过C++调用ONNX或TensorRT,再编译成动态链接库,C#使用P-INVOKE技术调用。...API,允许.NET开发人员使用跨平台的.NET Standard框架开发、训练和部署机器学习模型。

41320

2018年最佳深度学习书单

相信你应该知道人工智能,尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。...认为这本书的亮点之一是它大量使用Tensorflow,它是Google的深度学习框架,用于构建神经网络。事实上,书中有一整章专门介绍它,这在我看来是一个巨大的优势。...学习TensorFlow的终极目标是教你如何通过保存和导出模型以及如何使用Tensorflow服务API,在Tensorflow构建和部署适用于生产的深度学习系统。...如果你在深度学习方面没有经验,但是有丰富的Java经验,那么你应该封面阅读。如果你根本不了解Java,那么强烈推荐阅读其中一本 Java初学者书籍。...你将获得关于Tensorflow API的深入知识,如何在大型数据集上训练神经网络以及如何在卷积网络,循环网络,LSTM和强化学习中使用TensorFlow

1K70

使用Tensorflow对象检测在安卓手机上“寻找”皮卡丘

TensorFlow的许多功能和工具,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测APITensorFlow Object Detection API)的组件。...最后,将演示如何在Python notebook中使用该模型,以及将其导出到安卓手机的过程。...既然我们已经了解了这个实验所使用的系统,将继续解释如何构建你自己的自定义模型。 构建自己的自定义模型 安装 在我们开始之前,请确保你的计算机上安装了TensorFlow。...生成TFRECORD 在数据集的分离之后,唯一缺少的是将我们的图像和它们的XML转换成一个由TensorFlow可读的格式。这种格式被称为“tfrecord”,并且我们的图像中生成它,需要两个步骤。...事实上,TensorFlow开发人员建议训练应该使用他们自己的和已经训练过的模型作为起点。这背后的原因是从头开始训练一个全新的模型可能需要相当长的时间。

2K50

在云中部署机器学习模型

对于数据科学,有很多关于如何构建机器和深度学习模型的信息。实际应用方面似乎仍在发展。目前正在努力更好地理解如何在云中部署模型以及如何在应用程序中有效地使用它们。以下是迄今为止的一些发现。...在构建基于flask的web应用程序时,模型甚至可以打包并在同一个容器运行。 虽然这适用于原型和快速评估,但是在将模型部署到生产环境时,还需要考虑其他几个方面。...因此,不应该只部署核心模型,而应该部署推理管道并将其作为服务提供。 推理模型优化 在博客上讨论了如何通过TensorFlow Lite和TensorFlow.js将模型部署到edge设备上。...在这两种情况下,模型都需要在模型大小、内存使用、电池使用等方面进行优化,以实现这一点,一种方法是将退出者图中删除。在训练中使用退学来防止模型过拟合。在运行预测时,不需要它们。...它支持TensorFlow、Sklearn、REST和gRPC api等库。它可以用来学习深度学习。尤其喜欢上面那种称之为推理管道的能力。

1K20

来份TensorRT的教程,要实战的哟!

TensorRT可以每个深度学习框架导入经过训练的模型,从而轻松地创建可以集成到大型应用程序和服务的高效推理引擎。...或者,您可以直接使用TensorRT的完全连接层,但是在将权重输入到该层之前,需要对其进行重新设置。 4. 可以将引擎序列化到内存块,然后将内存块序列化到文件或流。...虽然这个示例是用c++构建的,但是您可以使用TensorRT Python API在Python实现相同的功能。...您可以将经过训练的模型每个深度学习框架导入TensorRT,并轻松创建可集成到大型应用程序和服务的高效推理引擎。...实战教程三: 如何在Matlab中使用TensorRT MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。

4.9K20

入门TensorFlow,这9个问题TF Boys必须要搞清楚

当掌握了基本的TensorFlow操作之后,就要使用TensorFlow做些真正有意义的事情。...在TensorFlow添加自定义Op需要用C++实现,编译好之后,在Python里面讲动态库链接进来才能使用。...大数据做起,到后来的开始用Spark MLlib做开发,也使用过h2o和deeplearning4j这些框架,最后才接触TF的。...佟达:对来说,TensorFlow 1.0最重要的变化在于高阶API,比如Estimator,以及和Keras的集成,这些改变可以大幅度的减少我们构建模型的代码量。...TF虽然提供了java和go的api,不过目前还不太成熟和稳定,所以对于开发语言,还是推荐python,或者说建议大家往这个方向学习的时候,尽量掌握python这门语言,在我们实际开发,会有很多用处的

858150

灵魂追问 | 教程那么多,你……看完了吗?

搭建卷积神经网络 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务 作为TensorFlow的底层语言,你会用C++构建深度神经网络吗?...入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习(附代码实现) 入门 | 实现DCGAN?制作一张门票谈起!...Keras轻松破解验证码 教程 | 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 教程 | 经得住考验的「假图片」:用TensorFlow为神经网络生成对抗样本 先读懂CapsNet架构然后用...教程 | TensorFlow 官方解读:如何在多系统和网络拓扑构建高性能模型 教程 | 如何使用TensorFlow的高级API:Estimator、Experiment和Dataset 教程...机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统 手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用(附开源代码) 教程 | 如何使用Swift在iOS 11加入原生机器学习视觉模型

6.1K101
领券