我真的很渴望开始使用谷歌在c++中的新Tensorflow库。网站和文档在如何构建项目的c++ API方面真的不清楚，我不知道从哪里开始。
是否有更有经验的人可以通过发现和分享使用tensorflow的c++ API的指南来帮助您?
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首先，您应该按照这里的说明从Github下载源代码(您需要Bazel和最新版本的GCC)。
The C++ API (and the backend of the system) is in tensorflow/core. Right now, only the C++ Session interface, and the C API are being supported. You can use either of these to execute TensorFlow graphs that have been built using the Python API and serialized to a GraphDef protocol buffer. There is also an experimental feature for building graphs in C++, but this is currently not quite as full-featured as the Python API (e.g. no support for auto-differentiation at present). You can see an example program that builds a small graph in C++ here.
c++ API的第二部分是用于添加新的OpKernel的API，这是一个包含CPU和GPU的数值内核实现的类。在tensorflow/core/kernels中有许多如何构建这些操作的示例，以及在c++中添加新操作的教程。
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首先，您应该按照这里的说明从Github下载源代码(您需要Bazel和最新版本的GCC)。
The C++ API (and the backend of the system) is in tensorflow/core. Right now, only the C++ Session interface, and the C API are being supported. You can use either of these to execute TensorFlow graphs that have been built using the Python API and serialized to a GraphDef protocol buffer. There is also an experimental feature for building graphs in C++, but this is currently not quite as full-featured as the Python API (e.g. no support for auto-differentiation at present). You can see an example program that builds a small graph in C++ here.
c++ API的第二部分是用于添加新的OpKernel的API，这是一个包含CPU和GPU的数值内核实现的类。在tensorflow/core/kernels中有许多如何构建这些操作的示例，以及在c++中添加新操作的教程。
我使用了一种hack/workaround来避免自己构建整个TF库(这节省了时间(3分钟即可完成设置)、磁盘空间、安装开发依赖项以及生成二进制文件的大小)。它是官方不支持的，但如果你只是想快速上手，效果很好。
Install TF through pip (pip install tensorflow or pip install tensorflow-gpu). Then find its library _pywrap_tensorflow.so (TF 0.* - 1.0) or _pywrap_tensorflow_internal.so (TF 1.1+). In my case (Ubuntu) it's located at /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so. Then create a symlink to this library called lib_pywrap_tensorflow.so somewhere where your build system finds it (e.g. /usr/lib/local). The prefix lib is important! You can also give it another lib*.so name - if you call it libtensorflow.so, you may get better compatibility with other programs written to work with TF.
然后创建一个你习惯的c++项目(CMake, Make, Bazel，任何你喜欢的)。
然后，您就可以链接到这个库，以便为您的项目提供TF(您还必须链接到python2.7库)!在CMake中，你只需要添加target_link_libraries(target _pywrap_tensorflow python2.7)。
c++头文件位于这个库附近，例如/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/include/。
再次强调:这种方式是官方不支持的，您可能会遇到各种问题。这个库似乎是静态链接的，例如protobuf，所以你可能会在奇怪的链接时间或运行时问题中运行。但是我能够加载存储的图形，恢复权重并运行推理，这是我在c++中最想要的功能。
Tensorflow本身只提供了关于c++ api的非常基本的示例。 这是一个很好的资源，包括数据集的例子，rnn, lstm, cnn等 Tensorflow c++的例子
如果你希望避免使用Bazel构建项目和生成大型二进制文件，我已经组装了一个库，指导使用CMake TensorFlow c++库。你可以在这里找到它。总体思路如下:
克隆TensorFlow存储库。 在tensorflow/ build中添加一个构建规则(提供的规则不包括所有c++功能)。 构建TensorFlow共享库。 安装特定版本的Eigen和Protobuf，或将它们作为外部依赖项添加。 配置你的CMake项目来使用TensorFlow库。
我发现使用Tensorflow c++ API的一个替代方案是使用cppflow。
它是一个围绕Tensorflow C API的轻量级c++包装器。你得到非常小的可执行文件，它链接到libtensorflow。已经编译好的文件。还有一些使用的例子，您使用CMAKE而不是Bazel。
