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如何在C++中调用训练好的Python模型
2023-07-06 05:15:23 深夜i     --     --
C++ Python 模型训练 调用 API

Python作为一种高级编程语言,在人工智能及机器学习领域中得到了广泛的应用。然而,在一些应用场景中,我们需要将Python模型应用到C++项目中,常见的如在嵌入式设备上运行模型等。本文将介绍如何在C++中调用训练好的Python模型。

1. 确认Python环境

首先,我们需要确认所使用的C++开发环境是否能够调用Python模块。针对不同的C++开发环境,我们需要安装不同的Python开发工具包,如Python.h头文件,libpython库等。另外,需要确保我们训练好的Python模型在所用的Python版本下能够正常运行。这一步可以通过在C++代码中调用Python模块来测试,如果Python模块能够成功导入,则代表Python环境和库的配置正确。

2. 将Python模型导出

Python支持将训练好的模型导出为对应的格式,如protobuf、ONNX等。我们可以通过使用相应的库来将模型导出,以便C++程序能够读取并进行预测。以将模型导出为ONNX格式为例,我们可以使用ONNX库导出:

python

import onnx

onnx_model = onnx.load('model.onnx')

3. 在C++中调用导出的模型

在C++代码中,我们将使用ONNX Runtime库来读取导出的ONNX模型,并进行预测。首先,我们需要引入ONNX Runtime头文件:


#include <string>

#include <vector>

#include <API\onnxruntime_cxx_api.h>

接着,我们需要定义一个会话对象,通过ONNX Runtime库将导出的模型加载到会话对象中。定义会话对象时可以添加额外的配置信息,如线程数、使用GPU等,以达到优化的效果:


Ort::SessionOptions session_options;

session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);

Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);

最后,我们可以通过会话对象进行模型预测。例如,对于图像分类模型,我们需要将图像数据转换为ONNX库支持的Tensor格式,并通过会话对象进行预测:


// Load image data

cv::Mat image = cv::imread(image_path);

cv::normalize(image, image, 0, 1, cv::NORM_MINMAX, CV_32F);

std::vector<float> input_data(image.datastart, image.dataend);

// Create ONNX tensor

std::vector<int64_t> input_shape = 3;

Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());

// Perform inference

auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, input_name, &input_tensor, 1, output_names, 1);

Ort::Tensor output_tensor = output_tensors.front().Get<Ort::Tensor>();

通过以上步骤,我们可以在C++代码中成功调用训练好的Python模型,实现预测等功能。但需要注意的是,在将模型导出时,我们需要选择支持C++的格式,如ONNX格式,同时需要针对不同的C++开发环境选择相应的Python库和C++库,进一步优化模型预测速度。

  
  
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