Tensorflow工业部署

Tensorflow工业部署

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语言：C 系统：Windows 10 IDE：VS2017

步骤

安装N卡对应Tensorflow的Cuda、cuDNN版本

a. Cuda版本查看命令：nvcc --version（我的版本：10.1） b. 打开 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h（我的版本：8） 如下所示，cuDNN 版本为 7.2.1 :

下载TensorFlow C 库（GPU版本）（我的版本：GPU-2.3.0）

解压缩并配置环境变量（没用到）

LIBRARY_PATH：mydir/lib LD_LIBRARY_PATH:mydir/lib

创建C++工程（VS2017）以及配置项目属性

“解决方案资源管理器” > “你的项目” > “属性页” > “配置属性”“C/C++” > “常规” > “附加包含目录”，添加"

X:\tensorflow\include

“链接器” > “常规” > “附加库目录” ，添加

X:\tensorflow\lib

“链接器” > “输入” > “附加依赖项”,添加"

tensorflow.lib

“生成时间” > “后期生成事件”>“命令行”,添加

xcopy /y /d “X:\tensorflow\lib\tensorflow.dll” “$(OutDir)”

代码测试

#include <stdio.h> #include <tensorflow/c/c_api.h> int main() { printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version()); return 0; } 结果

参考

安装 C 版 TensorFlow 演练：创建和使用自己的动态链接库 (C++) TensorFlow C API 第三方例程

源码

https://github.com/hejc/TensorflowCPPAPITest

总结

虽然成功运行但是由于资料真的少的可怜（强烈不建议），故就此暂停对tensorflow的C++工业部署的问题的探究，后其将探究pytorch或caffe的C++部署。