在 C/C++ 中使用 TensorFlow 预训练好的模型—— 间接调用 Python 实现

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候，我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行，本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型。

1. 环境配置

• 为了能在 C/C++ 中调用 Python，我们需要配置一下头文件和库的路径，本文以 Code::Blocks 为例介绍。

• 在 Build -> Project options 添加链接库libpython3.5m.so 和头文件 Python.h 所在的路径，不同 Python 版本可以自己根据情况调整。

2. 初始化并导入 Python 模块及相关函数

• 点击回顾如何在 Python 中调用 TensorFlow 预训练好的模型

void Initialize()
{
    Py_Initialize();
    if ( !Py_IsInitialized() )
    {
        printf("Initialize failed!");
    }

	// Path of the python file. 需要更改为 python 文件所在路径
    PyRun_SimpleString("import sys");
    PyRun_SimpleString("sys.path.append('/home/senius/python/c_python/test/')");

    const char* modulName = "forward";    // Module name of python file.
    pMod = PyImport_ImportModule(modulName);
    if(!pMod)
    {
        printf("Import Module failed!\n");
    }

    const char* funcName = "load_model";  // Function name in the  python file.
    load_model = PyObject_GetAttrString(pMod, funcName);
    if(!load_model)
    {
        printf("Import load_model Function failed!\n");
    }

    funcName = "predict";  // Function name in the python file.
    predict = PyObject_GetAttrString(pMod, funcName);
    if(!predict)
    {
        printf("Import predict Function failed!\n");
    }

    PyEval_CallObject(load_model, NULL); // 导入预训练的模型
    pParm = PyTuple_New(1); // 新建一个元组，参数只能通过元组传入 Python 程序
}

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• 通过 PyImport_ImportModule 我们可以导入需要调用的 Python 文件，然后再通过 PyObject_GetAttrString 得到模块里面的函数，最后导入预训练的模型并新建一个元组作为参数的传入。

3. 构建从 C 传入 Python 的参数

void Read_data()
{
    const char* txtdata_path = "/home/senius/python/c_python/test/04t30t00.npy";
    //Path of the TXT file. 需要更改为txt文件所在路径

    FILE *fp;
    fp = fopen(txtdata_path, "rb");
    if(fp == NULL)
    {
        printf("Unable to open the file!");
    }
    fread(data, num*SIZE, sizeof(float), fp);
    fclose(fp);

    // copying the data to the list
    int j = 0;
    pArgs = PyList_New(num * SIZE); // 新建一个列表，并填入数据
    while(j < num * SIZE)
    {
        PyList_SET_ITEM(pArgs, j, Py_BuildValue("f", data[j]));
        j++;
    }
}

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• 读入测试数据，并将数据填入到一个列表。

4. 将列表传入元组，然后作为参数传入 Python 中，并解析返回值

void Test()
{
    PyTuple_SetItem(pParm, 0, pArgs);
    pRetVal = PyEval_CallObject(predict, pParm);

    int list_len = PyList_Size(pRetVal);
    PyObject *list_item = NULL;
    PyObject *tuple_item = NULL;
    for (int i = 0; i < list_len; i++)
    {
        list_item = PyList_GetItem(pRetVal, i);
        tuple_item =  PyList_AsTuple(list_item);
        PyArg_ParseTuple(tuple_item, "f", &iRetVal[i]);
    }
}
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• 传入元组到 Python 程序，调用 predict 函数得到返回值，然后进行解析。

5. 一些参数和主函数

#include <Python.h>
#include <stdio.h>

#define SIZE 41*41*41*3
#define NUM 100

PyObject* pMod = NULL;
PyObject* load_model = NULL;
PyObject* predict = NULL;
PyObject* pParm = NULL;
PyObject* pArgs = NULL;
PyObject* pRetVal = NULL;

float iRetVal[NUM*3] = {0};
float data[NUM * SIZE] = {0};
int num = 1;  //实际的样本数100

void Initialize(); 
void Read_data(); 
void Test(); 

int main(int argc, char **argv)
{
    Initialize(); // 初始化
    Read_data(); // 读入数据
    Test(); // 调用预测函数并解析返回值
    
    int j = 0;
    while(j < num*3)
    {
        printf("%f\n", iRetVal[j]);
        j++;
    }
    printf("Done!\n");
    Py_Finalize();

    return 0;
}
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