TensorFlow 2.0 C++ -加载预训练模型

要在TensorFlow 2.0 C++中加载预训练模型，您需要遵循以下步骤:

首先，确保您已经安装了TensorFlow C++库。如果没有，请参阅TensorFlow官方文档以了解如何安装。
转换模型格式: TensorFlow 2.0中的模型通常保存为SavedModel格式。要在C++中加载模型，您需要将其转换为TensorFlow Lite格式（.tflite）或TensorFlow冻结图格式（.pb）。可以使用tensorflowjs_converter工具将模型转换为TensorFlow Lite格式，如下所示:

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tensorflow_lite --output_file=model.tflite saved_model_directory

或者，使用SavedModel_to_frozen_graph.py脚本将模型转换为冻结图格式:

python SavedModel_to_frozen_graph.py --saved_model_dir saved_model_directory --output_file frozen_graph.pb

在C++代码中加载模型:

首先，确保在代码中包含必要的头文件:

#include <tensorflow/cc/saved_model/loader.h>
#include <tensorflow/cc/saved_model/tag_constants.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>
#include <tensorflow/core/public/session.h>

然后，编写一个函数来加载模型:

tensorflow::Status LoadModel(const std::string& model_dir, std::unique_ptr<tensorflow::Session>& session) {
  tensorflow::SessionOptions options;
  tensorflow::RunOptions run_options;
  tensorflow::Status load_status = tensorflow::LoadSavedModel(options, run_options, model_dir, {tensorflow::kSavedModelTagServe}, &session);
  return load_status;
}

使用加载的模型运行推理:

int main() {
  std::unique_ptr<tensorflow::Session> session;
  tensorflow::Status load_status = LoadModel("path/to/saved_model_directory", session);

  if (!load_status.ok()) {
    std::cerr << "Error loading model: " << load_status << std::endl;
    return -1;
  }

  // Prepare input tensor
  tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, input_size}));
  // Fill input_tensor with your input data

  // Run inference
  std::vector<tensorflow::Tensor> output_tensors;
  tensorflow::Status run_status = session->Run({{"input_tensor_name", input_tensor}}, {"output_tensor_name"}, {}, &output_tensors);

  if (!run_status.ok()) {
    std::cerr << "Error running inference: " << run_status << std::endl;
    return -1;
  }

  // Process output_tensors
  // ...

  return 0;
}

请注意，您需要根据实际情况替换path/to/saved_model_directory、input_tensor_name、output_tensor_name和input_size。此外，您还需要根据模型需求预处理输入数据并将其填充到input_tensor中。