Một trong những khả năng của Tensorflow đó là định nghĩa và huấn luyện model sử dụng Python API và chuyển model học được sang sử dụng trong C++.

Các bước thực hiện

  1. Định nghĩa input, output graph của model
  2. Lưu lại các checkpoints. (Bước này rất quan trọng, bởi vì tất cả các biến được huấn luyện và lưu giữ ở bước này)
  3. Lưu lại graph (raw definition, no variable). Đặt là input_graph
  4. Sử dụng file freeze_graph để kết hợp cấu trúc (3) input_graph với các giá trị tại mỗi node (2) và sinh ra một graph model mới, đặt là: output_graph
  5. Sử dụng output_graph trong file C++ để suy diễn. #Optional: Có thể map ánh xạ output của mạng vào các nhãn label.
  6. Tạo một file build trong thư mục tensorflow/tensorflow/{our_project}. Việc này mất một khoảng thời gian để bundle tất cả các file thư viện của tensorflow vào một file có thể chạy.
  7. File thực thi đã sẵn sàng để chạy!

Chi tiết các bước: Exporting trained TensorFlow models to C++ the RIGHT way!

Liên kết tham khảo