如何用 C++ 部署深度学习模型？

news2024/11/24 6:37:55

深度学习模型通常在诸如Python这样的高级语言中训练和验证，但在实际生产环境部署时，往往需要更高的执行效率和更低的资源占用。C++作为一款性能卓越、低级别的编程语言，是部署深度学习模型的理想选择之一。本文将详细介绍如何在C++环境下加载和运行深度学习模型。

1. 模型导出与格式转换

首先，我们需要将训练好的深度学习模型从Python环境导出，并转化为可在C++中加载的格式。常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都提供了相应的接口来实现这一过程。

例如，在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder保存模型为标准的SavedModel格式，然后使用TensorFlow的C++ API加载模型。而在PyTorch中，则可以使用torch.onnx.export将模型导出为ONNX格式，再结合ONNX Runtime在C++中加载和推理。

C++以其高效的执行速度、贴近硬件的能力、灵活的内存管理以及支持面向对象编程等特点深受游戏开发者青睐。它可以用来编写底层图形渲染、物理模拟、网络通信等核心模块，这些模块构成了游戏引擎的基础架构。

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2. 使用C++库加载和运行模型

（1）TensorFlow C++

对于TensorFlow，其官方提供了C++ API，可以方便地在C++中加载和运行模型。加载模型后，可以对输入数据进行前向传播计算得到预测结果。

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

std::unique_ptr<tensorflow::Session> session;
tensorflow::Status LoadModel(const std::string& model_path) {
  tensorflow::GraphDef graph_def;
  tensorflow::Status load_graph_status =
      ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), model_path, &graph_def);
  if (!load_graph_status.ok()) {
    return load_graph_status;
  }

  session.reset(tensorflow::NewSession(tensorflow::SessionOptions()));
  return session->Create(graph_def);
}

void RunInference() {
  // 创建输入tensor
  tensorflow::Tensor input_tensor(...);

  // 获取输出节点名称
  std::vector<std::pair<string, tensorflow::Tensor>> outputs;

  // 执行模型
  tensorflow::Status run_status = session->Run({{"input_node", input_tensor}}, {"output_node"}, {}, &outputs);
  if (!run_status.ok()) {
    // 处理错误
  }
  // 输出结果处理...
}

（2）ONNX Runtime与C++

对于支持ONNX格式的模型，我们可以利用Microsoft的ONNX Runtime库在C++中加载并执行模型。ONNX Runtime支持多种深度学习框架生成的模型，具有良好的兼容性和高性能。

#include "onnxruntime_cxx_api.h"

Ort::Env env;  
Ort::Session session(env, "path_to_your_model.onnx", Ort::SessionOptions());

// 准备输入数据
std::vector<int64_t> input_shape = {/* 输入形状 */};
 Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(env, input_shape.data(), input_shape.size(), nullptr, 0);

// 执行模型
std::vector<const char*> output_node_names = {"output_node_name"};
std::vector<Ort::Value> output_tensors;
session.Run(Ort::RunOptions(nullptr), input_node_names.data(), &input_tensor, 1, output_node_names.data(), output_tensors.size(), output_tensors.data());

// 输出结果处理...