Neargye/hello_tf_c_api

解决的问题

该项目提供了一套跨平台的实用示例，用于使用 TensorFlow C API。它简化了在 Windows、Linux 和 macOS 上将 TensorFlow 的原生库集成到 C++ 应用程序中的过程，减少了加载图、管理张量和执行推理所需的样板代码。

工作原理

该项目使用 CMake 自动下载并链接 TensorFlow 2.21.0 Python wheel 的 C API 头文件和原生库。它包含一个辅助库（hello_tf_utils），用于封装原始 C API 调用，使其更易于使用。示例展示了各种核心操作，例如加载 GraphDef、创建张量（包括字符串张量）以及执行重复推理。

适用人群

需要在无 Python 运行时开销的原生 C++ 环境中运行 TensorFlow 模型的开发者，特别是那些面向跨平台部署的用户。

特色亮点

• 跨平台支持：支持 Windows、Linux 和 macOS。
• 全面的示例：涵盖从基本张量创建到使用 OpenCV 进行图像处理的全部内容。
• 自动依赖管理：使用 CMake 自动获取并配置 TensorFlow C API。
• 原生性能：使用原生 C API 执行推理，可在生产环境中实现更高效率。