机器学习中的python调用c

简介

前言，当查看tf python 代码时， 碰到一个函数实际由C++ 实现时，

pybind11

动手学深度学习框架(2) - python端如何调用c++的代码

pybind11 是一个轻量级的只包含头文件(header-only)的 c++ 库，用于将 c++ 代码暴露给 python 调用（反之亦可，但主要还是前者）。

#include <pybind11/pybind11.h>          // pybind11的头文件
// PYBIND11_MODULE 是一个宏，实现一个 Python 扩展模块
PYBIND11_MODULE(pydemo, m){             // 定义Python模块pydemo，之后在 Python 脚本里必须用这个名字才能 import。m其实是 pybind11::module 的一个实例对象，它只是个普通的变量，起什么名字都可以，但为了写起来方便，一般都用“m”。
    m.doc() = "pybind11 demo doc";      // 模块的说明文档
    m.def("add", [](int a, int b) -> int { return a + b; });    // def函数，传递一个 Python 函数名和 C++ 的函数、函数对象或者是 lambda 表达式
}                                       // Python模块定义结束

假设这个 C++ 源文件名是“pybind.cpp”，用 g++ 把它编译成在 Python 里调用的模块，生成一个大概这样的文件：pydemo.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

g++ pybind.cpp               \                  #编译的源文件
   -std=c++11 -shared -fPIC   \                 #编译成动态库
  `python3 -m pybind11 --includes` \            #获得 pybind11 所在的包含路径，让 g++ 能够找得到头文件
  -o pydemo`python3-config --extension-suffix`  #生成的动态库名字，前面必须是源码里的模块名，而后面那部分则是 Python 要求的后缀名

之后就可以在python 中使用

import pyde