c++ tensorflow 调用pb模型进行推测

在C++中使用TensorFlow调用PB（Protocol Buffers）模型进行推断，你需要先确保你已经安装了TensorFlow for C++的相关库和依赖项。以下是一个简要步骤介绍：

1. **准备PB模型文件**：确保你有一个训练好的模型，并且已经导出了为PB格式的文件，这通常包括`.pb`文件（包含模型结构）和`.pbtxt`文件（包含模型的元数据，如果有的话）。

2. **安装TensorFlow C++库**：TensorFlow提供了一个名为`tensorflow_cc`的C++ API。你需要根据你的系统配置安装这个库。

3. **加载模型**：使用TensorFlow C++ API加载`.pb`文件，创建一个`tensorflow::Session`对象。

4. **准备输入数据**：根据模型的要求准备输入数据，将数据填充到`tensorflow::Tensor`对象中。

5. **运行推断**：通过`tensorflow::Session`的`Run`方法，使用模型执行推断，传入输入数据和输出节点名称，获取推断结果。

6. **处理输出数据**：从`Run`方法返回的`tensorflow::Tensor`对象中提取输出数据。

下面是一个简单的代码示例：

#include "tensorflow/cc/client/client_session.h"
#include "tensorflow/cc/saved_model/loader.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"

int main() {
    // 创建一个SessionOptions并设置相关选项（如果需要）
    tensorflow::ClientSession session(tensorflow::SessionOptions());
    
    // 加载SavedModel
    std::string export_dir = "/path/to/saved_model";
    std::map<std::string, tensorflow::Tensor> inputs;
    std::vector<std::pair<string, tensorflow::Tensor>> outputs;
    
    // 从export_dir加载模型
    tensorflow::Status load_status = tensorflow::LoadSavedModel(
        session.options(), export_dir, {"serve"}, &session, &inputs, &outputs);
    
    if (!load_status.ok()) {
        // 错误处理...
    }
    
    // 准备输入数据
    // inputs["input_node_name"] = ...;
    
    // 运行模型
    session.Run(inputs, {"output_node_name"}, &outputs);

    // 获取推断结果
    // auto result_tensor = outputs["output_node_name"];
    
    // 处理结果...
    
    return 0;
}

请确保将`/path/to/saved_model`替换为你的模型保存路径，并且将`input_node_name`和`output_node_name`替换为实际的输入和输出节点名称。