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?
当前回答
首先，在安装了protobuf和eigen之后，你想要构建Tensorflow:
./configure
bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so
然后复制以下include头文件和动态共享库到/usr/local/lib和/usr/local/include:
mkdir /usr/local/include/tf
cp -r bazel-genfiles/ /usr/local/include/tf/
cp -r tensorflow /usr/local/include/tf/
cp -r third_party /usr/local/include/tf/
cp -r bazel-bin/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/
最后，使用一个示例编译:
g++ -std=c++11 -o tf_example \
-I/usr/local/include/tf \
-I/usr/local/include/eigen3 \
-g -Wall -D_DEBUG -Wshadow -Wno-sign-compare -w \
-L/usr/local/lib/libtensorflow_cc \
`pkg-config --cflags --libs protobuf` -ltensorflow_cc tf_example.cpp
其他回答
首先，在安装了protobuf和eigen之后，你想要构建Tensorflow:
./configure
bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so
然后复制以下include头文件和动态共享库到/usr/local/lib和/usr/local/include:
mkdir /usr/local/include/tf
cp -r bazel-genfiles/ /usr/local/include/tf/
cp -r tensorflow /usr/local/include/tf/
cp -r third_party /usr/local/include/tf/
cp -r bazel-bin/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/
最后，使用一个示例编译:
g++ -std=c++11 -o tf_example \
-I/usr/local/include/tf \
-I/usr/local/include/eigen3 \
-g -Wall -D_DEBUG -Wshadow -Wno-sign-compare -w \
-L/usr/local/lib/libtensorflow_cc \
`pkg-config --cflags --libs protobuf` -ltensorflow_cc tf_example.cpp
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
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。
我们现在在https://github.com/ika-rwth-aachen/libtensorflow_cc上提供了一个预构建的库和Docker镜像，方便TensorFlow c++ API的安装和使用
我们提供了预构建的libtensorflow_cc。因此，将附带的头文件作为一个命令安装deb-package。 我们提供了一个基于官方TensorFlow Docker镜像的预构建Docker镜像。我们的Docker镜像同时安装了TensorFlow Python和TensorFlow c++。
通过运行示例应用程序自己尝试一下:
git clone https://github.com/ika-rwth-aachen/libtensorflow_cc.git && \
cd libtensorflow_cc && \
docker run --rm \
--volume $(pwd)/example:/example \
--workdir /example \
rwthika/tensorflow-cc:latest \
./build-and-run.sh
虽然我们目前只支持运行Ubuntu的x86_64机器，但将来可以很容易地扩展到其他操作系统和平台。除了一些例外，TensorFlow从2.0.0到2.9.2的所有版本都可用，2.10.0即将推出。
如果你想使用TensorFlow c++ API在c++中加载、检查和运行保存的模型和冻结的图形，我们建议你也检查我们的帮助库tensorflow_cpp。
你可以使用这个ShellScript来安装(大多数)它的依赖，克隆，构建，编译和得到所有必要的文件到../ src /包括文件夹:
https://github.com/node-tensorflow/node-tensorflow/blob/master/tools/install.sh
