如何在C++中调用训练好的Python模型 |21xrx.com

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。

上一篇: idea打包java可执行jar包

下一篇: C++最长代码

评论区

()

相似文章