Question

我在Python tensorflow中创建了DNNClassifier对象，并将其保存到protobuf文件中：

dnn_classifier = tf.estimator.DNNClassifier(...)
dnn_classifier.train(...)
dnn_classifier.export_savedmodel('saved_model.pb',...)

我需要将所述模型导入C ++，并对新的数据向量进行预测。我已经编译了tensorflow库，并确认它可以与测试代码一起使用。

我以这种方式加载了模型：

std::unique_ptr<tensorflow::Session>* session
SavedModelBundle* const bundle = new SavedModelBundle();

LoadSavedModel(SessionOptions(), RunOptions(), "saved_model.pb", {"serve"}, bundle);
session->reset(bundle->session.get());

我有12个输入功能（例如：A，B，C，...，L），并且需要基于这些功能进行类别预测。

Tensor A(DT_FLOAT, TensorShape()); A.scalar<float>()() = 1.4;
Tensor B(DT_FLOAT, TensorShape()); B.scalar<float>()() = -0.6;
...
Tensor L(DT_FLOAT, TensorShape()); L.scalar<float>()() = 2.6;

const std::vector<std::pair<string, Tensor> >& inputs = {{"A",A},{"B",B}...,{"L",L}}
const std::vector<string>& output_tensor_names = {"A","B",...,"L"}
std::vector<Tensor> outputs;

在这里，我认为应该进行预测：

session->Run(inputs, output_tensor_names, {}, &outputs);

此代码可以运行，但我认为它没有达到我想要的目的。

有更好的方法吗？ SavedModelBundle还具有一个MetaGraphDef数据成员，该成员可能有用，但我不知道如何从中进行预测。帮助吗？

C ++ Tensorflow中的DNNClassifier预测

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