tensorflow C++ 环境搭建及实战

2021-11-14 19:52:29

摘要： 最近在研究如何使用tensorflow c++ API调用tensorflow python环境下训练得到的网络模型文件。参考了很多博客，文档，一路上踩了很多坑，现将自己的方法步骤记录下来，希望能够帮到有需要的人！（本文默认读者对python环境下tensorflow的使用已经比较熟悉了）

方法简要梳理如下：

  1. 安装bazel，然后使用bazel编译tensorflow源码，产生我们需要的库文件。
  2. 在python环境下，使用tensorflow训练一个深度神经网络，本文以mnist为例。将训练好的模型和参数冻结在一个pb文件中。
  3. 在C++环境下，调用pb文件，对图片进行预测。最终结果如下图所示，程序成功识别到图片中的数字为1，且概率为0.95。

tensorflow C++ 环境搭建及实战

具体程序参考项目：

https://github.com/zhangcliff/tensorflow-c-mnist.git

1.安装bazel

 

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get install bazel

 

 

2.tensorflow的下载。

本博文使用的tensorflow版本为1.4，其他版本的c++编译可能会有一些不一样。

 

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

 

3.tensorflow的c++编译。

3.1 进入tensorflow文件夹中，首先进行项目配置。

 

./configure


下面我贴出在我的机器上各选项的选择：值得注意的是，如果我们要使用cuda和cudnn的话，一定要搞清楚自己机器上使用的cuda和cudnn的版本（尤其是cudnn），例如我使用的是cuda8.0和cudnn6.0.21。

 

tensorflow C++ 环境搭建及实战

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3.2 使用bazel命令进行编译。编译的时间比较长，我在i3-4150cpu上编译了一个小时左右的时间。

 

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so


如果没有显卡则使用如下命令进行编译

 

bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so

 

编译完成后，在bazel-bin/tensorflow中会生成两个我们需要的库文件：libtensorflow_cc.so 和 libtensorflow_framework.so。

在后面我们用C++调用tensorflow时需要链接这两个库文件。

 

4. 使用tensorflow C++ api调用图模型（.pb文件）。

tensorflow 编译好之后，我们使用tensorflow c++ api调用一个已经冻结的图模型（.pb文件）

具体程序参考项目：

https://github.com/zhangcliff/tensorflow-c-mnist.git

4.1 在python环境下生成一个图模型（.pb文件）

对于tensorflow，在Python环境下的使用是最方便的，tensorflow的python api也是最多最全面的。因此我们在python环境下，训练了一个深度神经网络模型，并将模型和参数都冻结在一个pb文件中。为后面使用C++ API调用这个pb文件做好准备。我们以经典的mnist为例。

数据处理与模型的训练，这里就不多说了（默认读者对python环境下tensorflow的使用已经比较熟悉）。这里要说的是pb文件的生成，使用一下代码：

 


 

  1. from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants

  2. graph = convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["softmax"])

  3. tf.train.write_graph(graph,'models','model.pb',as_text=False)

其中，convert_variables_to_constants()函数将参数变量冻结在图模型中，其中第三个参数为网络输出tensor的名字(name)。因为我的网络输出是这样定义的：y_conv = tf.nn.softmax(logits,name='softmax')，所以我的第三个参数设置为['softmax']。

 

write_graph()函数生成.pb文件，第二个参数为生成pb文件的文件夹，第三个参数为pb文件的名字。

将上面三行代码加入到你的模型训练的python脚步中，最后便可以得到我们需要的pb文件。

 

4.2 c++环境下调用pb文件。

第一步，加载模型

 


 

  1. Session* session;

  2. Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);//创建新会话Session

  3.  
  4.  

  5. string model_path="model.pb";

  6. GraphDef graphdef; //Graph Definition for current model

  7.  
  8.  

  9. Status status_load = ReadBinaryProto(Env::Default(), model_path, &graphdef); //从pb文件中读取图模型;

  10. if (!status_load.ok()) {

  11. std::cout << "ERROR: Loading model failed..." << model_path << std::endl;

  12. std::cout << status_load.ToString() << "\n";

  13. return -1;

  14. }

  15. Status status_create = session->Create(graphdef); //将模型导入会话Session中;

  16. if (!status_create.ok()) {

  17. std::cout << "ERROR: Creating graph in session failed..." << status_create.ToString() << std::endl;

  18. return -1;

  19. }

  20. cout << "Session successfully created."<< endl;


第二步，使用tensorflow API读取图片。

这里定义了两个函数用于从jpg文件中读取图片：

 


 

  1. Status ReadTensorFromImageFile(const string& file_name, const int input_height,

  2. const int input_width, const float input_mean,

  3. const float input_std,

  4. std::vector<Tensor>* out_tensors)


 

  1. static Status ReadEntireFile(tensorflow::Env* env, const string& filename,

  2. Tensor* output)

ReadEntireFile()函数读取文件内容，并将其赋值给其第三个输入参数 Tensor* output，但是这个tensor并不能直接输入给刚才我们加载的模型，需要经过一定的预处理。

在ReadTensorFromImageFile()函数，建立一个会话session，在会话中对读取到的tensor进行预处理，例如，对tensor进行解码( DecodeJpeg)，resize，归一化等等。

 

第三步，运行模型

 


 

  1. const Tensor& resized_tensor = resized_tensors[0];

  2. vector<tensorflow::Tensor> outputs;

  3. string output_node = "softmax";

  4. Status status_run = session->Run({{"inputs", resized_tensor}}, {output_node}, {}, &outputs);

resized_tensors的类型是std::vector<Tensor>，是一个vector容器。其在程序中，是ReadTensorFromImageFile()函数的最后一个输入参数，对读取到的图片tensor进行预处理后便保存在这个容器中。

模型预测时使用的函数为session->Run({{"inputs", resized_tensor}}, {output_node}, {}, &outputs)。

值得注意的是，"inputs"是图模型输入tensor的名字(name)，变量output_node保存的是图模型输出tensor的名字(name)。这两个名字(name)一定要与保存的图模型(.pb)文件中的名字一致，否则会报错。最后得到的输出tensor保存在容器outputs中。

如果你有一个pb文件，可是不知道它的输入输出tensor的名字，我们可以在python环境中使用API加载这个模型，然后将模型中的所有operation打印出来，第一项便是输入tensor，最后一项便是输出tensor。

 


 

  1. print(sess.graph.get_operations())

  2. print(sess.graph.get_operations()[0]）

  3. print(sess.graph.get_operations()[1])

第四步，从模型输出tensor中获得各类别的概率。

 


 

  1. Tensor t = outputs[0]; // Fetch the first tensor

  2. auto tmap = t.tensor<float, 2>(); // Tensor Shape: [batch_size, target_class_num]

  3. int output_dim = t.shape().dim_size(1); // Get the target_class_num from 1st dimension

  4.  

  5. // Argmax: Get Final Prediction Label and Probability

  6. int output_class_id = -1;

  7. double output_prob = 0.0;

  8. for (int j = 0; j < output_dim; j++)

  9. {

  10. std::cout << "Class " << j << " prob:" << tmap(0, j) << "," << std::endl;

  11. if (tmap(0, j) >= output_prob) {

  12. output_class_id = j;

  13. output_prob = tmap(0, j);

  14. }

  15. }

  16. std::cout << "Final class id: " << output_class_id << std::endl;

  17. std::cout << "Final class prob: " << output_prob << std::endl;

4.3 使用cmake进行编译

本例我们建立一个cmake工程，再通过make生成一个可执行文件。首先我们建立一个文件夹取名tensorflow_mnist，在该文件夹下创建子文件夹lib，将刚才编译tensorflow 时产生的两个库文件（libtensorflow_cc.so，libtensorflow_framework.so）放入其中。调用pb文件进行预测的C++文件，取名为tf.cpp，放在tensorflow_mnist目录下。文件结构如下图所示。

 

下面给出我的CMakeLists.txt的文件内容

cmake_minimum_required (VERSION 2.8.8)
project (tf_example)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W")

link_directories(./lib)
include_directories(
   /home/zwx/tensorflow
   /home/zwx/tensorflow/bazel-genfiles
   /home/zwx/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/public
   /usr/local/include/eigen3
   /home/zwx/tensorflow/bazel-bin/tensorflow
   /home/zwx/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf/include
   ) 
add_executable(tf_test  tf.cpp) 
target_link_libraries(tf_test tensorflow_cc tensorflow_framework)

最后进入build文件夹，对该工程进行编译：

cd build
cmake ..
make


不过，在make 这一步很大几率会报错，我将我碰到的几个问题和解决方法写在这里，仅供参考。

 

问题一： protobuf版本不对

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解决方法：安装正确版本的protobuf。在ubuntu16.04，tensorflow1.4下，应该安装protobuf-3.4.0。

问题二：nsync_cv.h文件缺失

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正常情况下，该文件应该在路径tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/public里。如果出现这个问题，很可能是tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/下没有downloads文件夹，可能是编译的时候网络不好，没有下载这个文件夹。

解决方法： 进入 tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/ 文件夹下，找到脚步。然后回到tensorflow文件夹下，执行该脚本。

 

./tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh


下载完毕后，便会有downloads文件夹，缺失的文件便会包含在其中。

 

问题三：

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解决方法：这个问题的造成原因和问题二是一样的，查看下载好的downloads文件夹，发现其中有一个文件夹为eigen，进入eigen文件夹执行以下命令。

 

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

安装完毕后，在usr/local/include目录下会出现eigen3文件夹。

 

4.4 运行可执行程序

make成功后，在build目录下会出现一个可执行文件tf_test。将一张28*28的数字图片也放在build路径下，文件名为digit.jpg，最后执行tf_test文件。

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./tf_test digit.jpg

结果如下图所示：

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从中我们可以看到该c++程序识别到digit.jpg图片为数字一，为1的概率为0.95。

 

总结：这篇博文主要介绍了如何从源码编译tensorflow c++ API，并且使用c++ API调用一个在python环境下已经训练好并冻结参数的模型文件（.pb文件），最终生成一个可执行文件tf_test。通过运行该文件，我们成功识别了手写体数字。

具体脚本参考项目：

https://github.com/zhangcliff/tensorflow-c-mnist.git

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