VS2015編譯TensorFlow C++程式完全攻略
本文參考和綜合了多篇網路部落格文章,加以自己的實踐,最終終於在windows環境下,編譯出可以用於C++程式呼叫tensorflow API的程式,並執行成功
考慮到網路上關於這方面的資料還較少,特總結全過程如下,希望能幫助到有需要的碼農朋友,文中有部分文字步驟是借鑑他人文章,引用路徑在最後列出。
一、環境準備:
- 安裝visual stduio2015
- 安裝Swigwin-3.0.12,注意其下載解壓以後即可使用,本人放置路徑在D:/lib/swigwin-3.0.12,可執行檔案地址為 D:/swigwin-3.0.12/swig.exe
- 安裝python3.6,安裝時注意選擇將路徑新增到環境變數。
- 安裝CMake-3.8.0
- 安裝Git,用於在編譯過程中從GitHub上下載依賴項。
- 將GitHub上TensorFlow的master分支 下載並解壓到資料夾D:\tf中,編輯檔案tensorflow/tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt,將第87行至93行修改如下:
1 if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) 2 include(CheckCXXCompilerFlag) 3 CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-march=native" COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED)4 if (COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED) 5 set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -march=native") 6 else() 7 CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("/arch:AVX" COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED) 8 if(COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED) 9 set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /arch:AVX") 10 endif()11 endif() 12 endif()
二、使用CMAKE設定各項編譯引數
- 開啟下載tensorflow原始檔的根目錄,本文路徑是E:TF Code/TensorFlow,在路徑下進入../tensorflow\contrib\cmake, 新建資料夾\build。
- 開啟已安裝的CMAKE-GUI工具,進行各項編譯選項的配置,本文配置介面如下:
- 點選configue,下方提示Configuring done後,點選Generate,等待Generating done後完成編譯設定。如果中間有報錯,請檢測各路徑設定是否正確。
三、編譯生成tensorflow庫檔案:
- 開啟visual studio2015,開啟E:\TF Code\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build下的ALL_BUILD專案。我們在此只以release版本為例,所以檢查編譯平臺是
- 點選生成解決方案,編譯的時間很長,我的膝上型電腦編譯一次大概3到4個小時,編譯到最後一般都會報錯
fatal error C1060: compiler is out of heap space 沒關係,等待整個工程全部編譯完成(據說記憶體特別大的電腦不會報)。
找到tf_core_kernels專案,右鍵單獨編譯,操作如下圖。
4. tf_core_kernels專案編譯成功後,再同樣對tensorflow_static作單獨編譯,最後再對tensorflow作單獨編譯。.
這樣tensorflow.lib和tensorflow.dll檔案就可以編譯出來了,生成的庫檔案路徑在
..\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\Release下。
四、使用tensorflow庫檔案編寫C++程式
- 在vs2015中建立一個新的Win32控制檯工程TestTensorFlow,注意也必須把編譯平臺設定成。
- 新建一個TestTensorFlow.h,在其中輸入
1234 #pragma once
#define COMPILER_MSVC
#define NOMINMAX
- 對應的TestTensorFlow.CPP檔案中輸入如下:
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960 // TestTensorFlow.cpp : 定義控制檯應用程式的入口點。
//
#include "stdafx.h"
#include <vector>
#include <eigen/Dense>
#include "TestTensorFlow.h"
#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h"
using
namespace
tensorflow;
GraphDef CreateGraphDef()
{
Scope root = Scope::NewRootScope();
auto
X = ops::Placeholder(root.WithOpName(
"x"
), DT_FLOAT,
ops::Placeholder::Shape({ -1, 2 }));
auto
A = ops::Const(root, { { 3.f, 2.f },{ -1.f, 0.f } });
auto
Y = ops::MatMul(root.WithOpName(
"y"
), A, X,
ops::MatMul::TransposeB(
true
));
GraphDef def;
TF_CHECK_OK(root.ToGraphDef(&def));
return
def;
}
int
main()
{
GraphDef graph_def = CreateGraphDef();
// Start up the session
SessionOptions options;
std::unique_ptr<Session> session(NewSession(options));
TF_CHECK_OK(session->Create(graph_def));
// Define some data. This needs to be converted to an Eigen Tensor to be
// fed into the placeholder. Note that this will be broken up into two
// separate vectors of length 2: [1, 2] and [3, 4], which will separately
// be multiplied by the matrix.
std::vector<
float
> data = { 1, 2, 3, 4 };
auto
mapped_X_ = Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<
float
, 2, Eigen::RowMajor>>
(&data[0], 2, 2);
auto
eigen_X_ = Eigen::Tensor<
float
, 2, Eigen::RowMajor>(mapped_X_);
Tensor X_(DT_FLOAT, TensorShape({ 2, 2 }));
X_.tensor<
float
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VS2015編譯TensorFlow C++程式完全攻略 原文地址:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/80473648 本文參考和綜合了多篇網路部落格文章,加以自己的實踐,最終終於在windows環境下,編譯出可以用於C++程式呼叫
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