c++如何调用tensorflow模型

要在C++中调用TensorFlow模型，可以使用TensorFlow C++ API。以下是一个简单的示例代码，演示如何加载和运行一个TensorFlow模型：

#include  #include "tensorflow/core/public/session.h" #include "tensorflow/core/platform/env.h" #include "tensorflow/core/framework/tensor.h"  using namespace std; using namespace tensorflow;  int main() {   // 创建一个新的会话   Session* session;   Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);   if (!status.ok()) {     cerr << status.ToString() << endl;     return 1;   }    // 读取模型文件   GraphDef graph_def;   status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "path/to/your/model.pb", &graph_def);   if (!status.ok()) {     cerr << status.ToString() << endl;     return 1;   }    // 将模型加载到会话中   status = session->Create(graph_def);   if (!status.ok()) {     cerr << status.ToString() << endl;     return 1;   }    // 创建输入 tensor   Tensor input(DT_FLOAT, TensorShape({1, 2}));   auto input_tensor = input.flat();   input_tensor(0) = 1.0;   input_tensor(1) = 2.0;    // 运行模型   vector> inputs = {{"input", input}};   vector outputs;   status = session->Run(inputs, {"output"}, {}, &outputs);   if (!status.ok()) {     cerr << status.ToString() << endl;     return 1;   }    // 输出结果   auto output_tensor = outputs[0].flat();   cout << "Output: " << output_tensor(0) << endl;    // 关闭会话   session->Close();    return 0; } 

在这个示例中，我们首先创建一个新的会话，然后读取模型文件并将模型加载到会话中。接下来，我们创建输入tensor，将输入数据填充到tensor中，并通过session->Run()方法来运行模型。最后，我们输出模型的预测结果并关闭会话。

请注意，以上示例代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体模型和数据进行适当的调整。