如何将C++框架与深度学习集成

// 加载 TensorFlow 模型

auto model = tf::LoadSavedModel("path/to/saved_model");

// 加载 PyTorch 模型

torch::jit::scrIPt::Module module = torch::jit::load("path/to/pytorch_model.pt");

// TensorFlow 推理

auto input = tf::CreateTensor(data);

auto output = model->Predict(input);

// PyTorch 推理

auto input = torch::tensor(data);

auto output = module.forward(input);

#include "tensorflow/c/c_api.h"

int main() {

  // 加载 TensorFlow 模型

  TF_Session* session = TF_LoadSavedModel("path/to/saved_model", TF_Status);

  // 加载图像

  int data[] = {/* 像素值 */};

  auto input = TF_CreateTensor(TF_FLOAT, shape, sizeof(shape) / sizeof(*shape), data, sizeof(data));

  // 执行推理

  auto output = TF_Predict(session, input);

  // 获取预测结果

  auto class = TF_TensorData(TF_TenSorarrayGetElem(output, 0, TF_Status));

  // 打印预测结果

  printf("%d\n", class);

  return 0;

}