c++如何调用tensorflow模型

要在C++中调用TensorFlow模型，可以使用TensorFlow C++ API。以下是一个简单的示例代码，演示如何加载和运行一个TensorFlow模型：

#include 
#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/core/platform/env.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"

using namespace std;
using namespace tensorflow;

int main() {
  // 创建一个新的会话
  Session* session;
  Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
  if (!status.ok()) {
    cerr << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 读取模型文件
  GraphDef graph_def;
  status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "path/to/your/model.pb", &graph_def);
  if (!status.ok()) {
    cerr << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 将模型加载到会话中
  status = session->Create(graph_def);
  if (!status.ok()) {
    cerr << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 创建输入 tensor
  Tensor input(DT_FLOAT, TensorShape({1, 2}));
  auto input_tensor = input.flat();
  input_tensor(0) = 1.0;
  input_tensor(1) = 2.0;

  // 运行模型
  vector> inputs = {{"input", input}};
  vector outputs;
  status = session->Run(inputs, {"output"}, {}, &outputs);
  if (!status.ok()) {
    cerr << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 输出结果
  auto output_tensor = outputs[0].flat();
  cout << "Output: " << output_tensor(0) << endl;

  // 关闭会话
  session->Close();

  return 0;
}

在这个示例中，我们首先创建一个新的会话，然后读取模型文件并将模型加载到会话中。接下来，我们创建输入tensor，将输入数据填充到tensor中，并通过session->Run()方法来运行模型。最后，我们输出模型的预测结果并关闭会话。

请注意，以上示例代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体模型和数据进行适当的调整。