LabVIEW深度学习实践：基于TensorFlow框架的调用与应用教程

labview调用TensorFlow深度学习教程

最近在自动化实验室折腾数据采集，突然发现处理实时信号的时候传统算法有点力不从心。想着能不能把之前用Python训好的TensorFlow模型直接塞进LabVIEW里用，结果踩了三天坑终于跑通了，顺手整理个野路子教程。

先甩个结论：LabVIEW本身确实没法原生跑TensorFlow，但通过Python这个桥梁能曲线救国。核心操作就是把训练好的模型导出成.pb格式，然后用LabVIEW的Python节点调库预测。

第一步：模型冻成冰棍（Freeze Graph）

用Keras训好的模型得先固化，不然LabVIEW调用时会各种找不到操作。这里有个坑要注意TF2.x的保存方式和老版本不一样：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
tf.saved_model.save(model, 'frozen_model')

这样会生成包含.pb文件的saved_model格式，比直接转冻结图更省事。如果用TF1.x的话可能需要下面的传统艺能：

from tensorflow.python.framework import graph_util

with tf.Session() as sess:
    saver = restore(sess, 'model.ckpt')
    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
        sess, sess.graph_def, ['output_layer'])
    with tf.gfile.GFile('frozen_model.pb', 'wb') as f:
        f.write(output_graph_def.SerializeToString())

LabVIEW里搭桥接器

在Block Diagram里右键插入Python节点，关键是要配置好Python环境路径。实测发现用Anaconda环境时得在脚本里先import sys再添加路径：

import sys
sys.path.append(r'C:\my_project')  # 模型路径
import tensorflow as tf
import numpy as np

def predict(data):
    loaded_model = tf.saved_model.load('frozen_model')
    infer = loaded_model.signatures['serving_default']
    return infer(tf.constant(data))['output_0'].numpy()

这里有个骚操作：TF2的SavedModel会自动生成signature，用serving_default这个签名直接调用比用tf.Session方便得多。输入数据记得转成numpy数组，LabVIEW传过来的数据默认是list需要手动转换。

数据管道对接

LabVIEW这边处理图像或信号时，如果是多维数组建议先转成JSON字符串传递。实测发现直接传二维数组到Python节点可能会维度错乱，用这个法子稳如老狗：

import json

def predict(json_data):
    data = np.array(json.loads(json_data))
    # ...处理逻辑...
    return json.dumps(result.tolist())

前端用LabVIEW的JSON工具包处理数据打包，实测720p图像处理能跑到30fps，比用TCP通信中转快得多。如果遇到内存泄漏问题，记得在Python脚本里显式清除TF图：

tf.keras.backend.clear_session()  # 每次预测后清内存

性能玄学优化

在循环结构里调用Python节点时，把模型加载放在初始化阶段。亲测把模型加载写在Python函数的全局区域能提速3倍：

# 写在函数外部
loaded_model = tf.saved_model.load('frozen_model')
infer = loaded_model.signatures['serving_default']

def predict(data):
    global infer
    return infer(...)  # 省去每次加载模型时间

最后上个效果图：用LabVIEW控制USB摄像头采集图像，实时调用YOLO模型做目标检测，FPS能跑到25左右。虽然比不上Python直接部署，但对于需要结合硬件控制的场景来说，这套方案算是能用了。