基于TNN的c++图像分类代码

时间: 2024-02-27 17:53:27 浏览: 32
以下是一个基于TNN的C++图像分类代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <memory> #include "tnn/core/macro.h" #include "tnn/core/tnn.h" #include "tnn/utils/mat_utils.h" #include "tnn/utils/dims_vector_utils.h" #include "tnn/utils/blob_converter.h" #include "tnn/interpreter/default_model_interpreter.h" #include "tnn/interpreter/tnn/tnn_interpreter.h" #include "tnn/interpreter/tnn/tnn_device.h" #include "tnn/interpreter/tnn/tnn_utils_internal.h" using namespace TNN_NS; int main(int argc, char** argv) { if (argc < 3) { std::cout << "Usage: " << argv[0] << " proto model image" << std::endl; return -1; } std::string proto_content, model_content; if (ReadProtoFile(argv[1], &proto_content) != TNN_OK) { std::cout << "Read proto file failed." << std::endl; return -1; } if (ReadModelFile(argv[2], model_content) != TNN_OK) { std::cout << "Read model file failed." << std::endl; return -1; } std::shared_ptr<TNN> tnn = std::make_shared<TNN>(); TNNStatus status = tnn->Init(proto_content, model_content, "", TNNComputeUnitsCPU); if (status != TNN_OK) { std::cout << "Init TNN failed, error code: " << (int)status << std::endl; return -1; } auto input_dims = tnn->GetInputShape(0); if (input_dims.size() != 4) { std::cout << "Invalid input dims." << std::endl; return -1; } auto input_mat = std::make_shared<Mat>(input_dims, MatType::NCHW_FLOAT); int input_size = DimsVectorUtils::Count(input_dims); auto converter = std::make_shared<NCBlobConverter>(); size_t input_bytes_size = input_size * sizeof(float); RawBuffer input_buffer(input_bytes_size); std::ifstream in_file(argv[3], std::ios::binary); if (!in_file.is_open()) { std::cout << "Open image file failed." << std::endl; return -1; } in_file.read(reinterpret_cast<char*>(input_buffer.force_to<void*>()), input_bytes_size); in_file.close(); converter->ConvertFromHostToDevice(input_buffer, input_mat, nullptr); std::shared_ptr<TNNInterpreter> interpreter = std::make_shared<TNNInterpreter>(); status = interpreter->Init(tnn->GetModelConfig()); if (status != TNN_OK) { std::cout << "Init interpreter failed, error code: " << (int)status << std::endl; return -1; } std::shared_ptr<TNNSession> session = interpreter->CreateSession(tnn->GetModelConfig()); if (!session) { std::cout << "Create session failed." << std::endl; return -1; } status = session->SetInputMat(input_mat); if (status != TNN_OK) { std::cout << "Set input mat failed, error code: " << (int)status << std::endl; return -1; } status = session->Forward(); if (status != TNN_OK) { std::cout << "Forward failed, error code: " << (int)status << std::endl; return -1; } auto output_dims = tnn->GetOutputShape(0); if (output_dims.size() != 2) { std::cout << "Invalid output dims." << std::endl; return -1; } auto output_size = DimsVectorUtils::Count(output_dims); auto output_mat = std::make_shared<Mat>(output_dims, MatType::NCHW_FLOAT); auto output_buffer = std::make_shared<RawBuffer>(output_size * sizeof(float)); converter->ConvertFromDeviceToHost(output_mat, output_buffer, nullptr); status = session->GetOutputMat(output_mat); if (status != TNN_OK) { std::cout << "Get output mat failed, error code: " << (int)status << std::endl; return -1; } std::vector<float> output_data(output_size); memcpy(output_data.data(), output_buffer->force_to<void*>(), output_size * sizeof(float)); int max_index = std::max_element(output_data.begin(), output_data.end()) - output_data.begin(); std::cout << "Predicted class index: " << max_index << std::endl; return 0; } ``` 这段代码会读取一个模型文件和一个图像文件,并使用TNN进行图像分类。注意,这段代码仅用于参考,实际使用时可能需要根据具体情况进行修改。

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