Tensorflow入门基本教程

最新推荐文章于 2025-06-15 11:20:23 发布

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最新推荐文章于 2025-06-15 11:20:23 发布 · 1.1k 阅读

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本文介绍了如何将Tensorflow训练好的模型转换为pb文件并进行C++调用。首先，展示了生成Tensorflow模型文件的过程，然后详细说明如何将Checkpoint文件转化为pb文件，以及验证pb模型的正确性。最后，讨论了C++接口调用pb模型的应用场景，并提供了相关参考资料。

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最近因为工作需要，需要将Tensorflow训练好的模型用C++接口调用，因此写了一个很小的demo来进行验证，在此过程中重复查找了不少资料，感觉挺浪费时间的，因此将这个demo记录下来。

生成Tensorflow模型文件

假设，你已经对Tensorflow的基本概念有了一定的了解，但是确不知道从何下手，下面给出一个拟合线性模型的完整代码，让你对Tensorflow有初步的印象。这段很短python代码先生成了一些二维数据，再通过线性变换，然后用随机梯度下降算法来拟合这些参数。

# -*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np

ckpt_dir = './model'
if tf.gfile.IsDirectory(ckpt_dir) == False:
    tf.gfile.MakeDirs(ckpt_dir)
    print ('create directory: %s'%ckpt_dir)
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
x_data = np.float32(np.random.rand(100, 2))  # 随机输入
y_data = np.dot(x_data, [[0.100], [0.200]])

# 构造一个线性模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2], name='input')
W = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[2, 1]), name='weight')
y = tf.matmul(x, W, name='output')

# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.initialize_all_variab