Tensorflow 对象检测 API 是否有 C++ 包装器？答案

【问题标题】：Is there a C++ wrapper for the Tensorflow Object Detection API?Tensorflow 对象检测 API 是否有 C++ 包装器？
【发布时间】：2017-10-12 06:59:34
【问题描述】：

我们已经使用提供的 Python 脚本训练并成功测试了我们的模型。但是，我们现在想在我们的网站上部署它并为第二轮测试运行一个 Web 服务。

是否有一个 C++ 包装器，以便我们可以像使用 Python 脚本一样运行/执行我们的模型？

【问题讨论】：

目标检测没有具体的api，但是一旦训练完成，可以将模型保存为tf.GraphDef或tf.MetaGraphDef格式，然后用tensorflow服务部署。
@Jie.Zhou：谢谢，但我想tensorflow服务只能与谷歌云一起使用！我正在寻找依赖需求最少的东西。一堆 dll 和库，以便我可以在任何地方轻松使用它。像 Caffe 这样的东西，在这种情况下非常方便。
所以基本上你只想在 c++ 中使用 tensorflow 吗？在那种情况下，当然是完全有可能的！您需要按照对象检测 API 中的说明导出图形，然后在 c++ 中运行它，例如 this（简而言之）
@gdelab：是的，就是这样。非常感谢您的帮助

标签： c++ tensorflow object-detection object-detection-api

【解决方案1】：

我认为最简单的方法是使用cppflow。它是 TensorFlow C API 的 C++ 包装器。它很简单但非常易于使用，您不需要安装它，也不需要使用 Bazel 编译。您只需下载 C API 并像这样使用它：

Model model("graph.pb");
model.restore("path/to/checkpoint");

auto input = new Tensor(model, "input");
auto output = new Tensor(model, "output");

model.run(input, output);

【讨论】：

【解决方案2】：

您将找到在 C++ here 上运行对象检测的代码。您需要一个导出的图表（.pb 格式），您可以使用the TF object detection API 获取该图表。

过去编译很棘手（除非你将项目放在 tensorflow 目录中并使用 bazel 编译所有内容，但你可能不想这样做）。我认为现在应该更容易，但我不知道如何；或者您可以关注these instructions 自行编译 tensorflow 并在 cmake 项目中使用。您还有另一个在 c++ 中运行图形的示例here。

【讨论】：