TensorFlow Lite C/C++ 分布库使用教程

TensorFlow Lite C/C++ 分布库使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tflite-dist

1. 项目的目录结构及介绍

TensorFlow Lite C/C++ 分布库的目录结构如下：

tflite-dist/
├── README.md
├── LICENSE
├── how-to-build.md
├── include/
│   └── tensorflow/
│       └── lite/
│           ├── c/
│           └── gpu/
├── lib/
│   ├── libtensorflowlite_c.so
│   └── libtensorflowlite_gpu_delegate.so
└── examples/
    └── ...

目录介绍

• README.md: 项目介绍和基本使用说明。
• LICENSE: 项目许可证，采用 MIT 许可证。
• how-to-build.md: 构建项目的详细步骤和说明。
• include/: 包含 TensorFlow Lite 的头文件。
  • tensorflow/lite/c/: C 语言接口的头文件。
  • tensorflow/lite/gpu/: GPU 加速的头文件。
• lib/: 包含动态链接库文件。
  • libtensorflowlite_c.so: C 语言接口的动态库。
  • libtensorflowlite_gpu_delegate.so: GPU 加速的动态库。
• examples/: 示例代码，展示如何使用 TensorFlow Lite。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是指示例代码中的主文件，用于展示如何初始化和使用 TensorFlow Lite。以下是一个典型的启动文件示例：

#include "tensorflow/lite/c/c_api.h"

int main() {
    TfLiteModel* model = TfLiteModelCreateFromFile("model.tflite");
    TfLiteInterpreterOptions* options = TfLiteInterpreterOptionsCreate();
    TfLiteInterpreter* interpreter = TfLiteInterpreterCreate(model, options);

    TfLiteInterpreterAllocateTensors(interpreter);
    TfLiteInterpreterInvoke(interpreter);

    TfLiteInterpreterDelete(interpreter);
    TfLiteInterpreterOptionsDelete(options);
    TfLiteModelDelete(model);

    return 0;
}

启动文件介绍

• 包含头文件: 引入 TensorFlow Lite 的 C 语言接口头文件。
• 创建模型: 从文件加载 TensorFlow Lite 模型。
• 创建解释器选项: 配置解释器选项。
• 创建解释器: 创建并初始化解释器。
• 分配张量: 为模型分配必要的内存。
• 执行推理: 运行模型进行推理。
• 释放资源: 释放所有分配的资源。

3. 项目的配置文件介绍

TensorFlow Lite 的配置文件通常是指解释器选项和模型文件。以下是一个典型的配置文件示例：

模型文件 (model.tflite)

模型文件是经过训练的 TensorFlow Lite 模型，通常以 .tflite 格式存储。

解释器选项

解释器选项用于配置解释器的行为，例如设置线程数、启用 GPU 加速等。以下是一个典型的解释器选项配置示例：

TfLiteInterpreterOptions* options = TfLiteInterpreterOptionsCreate();
TfLiteInterpreterOptionsSetNumThreads(options, 4);
TfLiteInterpreterOptionsAddDelegate(options, TfLiteGpuDelegateCreate(NULL));

配置文件介绍

• 模型文件: 包含经过训练的 TensorFlow Lite 模型。
• 解释器选项: 配置解释器的行为，如线程数和 GPU 加速。

通过以上配置，可以灵活地调整 TensorFlow Lite 的运行环境和性能。

tflite-dist TensorFlow Lite C/C++ distribution libraries and headers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tflite-dist