tensorflow2怎么编译，让c++调用

TensorFlow 2 可以使用 C++ API 进行编译，以便在 C 或 C++ 中调用。以下是一些基本步骤：

1. 首先，您需要安装 TensorFlow 2 的 C++ API。可以使用以下命令：

pip install tensorflow-cpp

2. 然后，您需要编写一个 C 或 C++ 程序，以便在其中调用 TensorFlow 2。例如，以下是一个简单的 C++ 程序，它使用 TensorFlow 2 来执行一个简单的矩阵乘法：

#include <iostream>
#include <tensorflow/c/c_api.h>

int main() {
  // 创建 TensorFlow 会话
  TF_SessionOptions* session_options = TF_NewSessionOptions();
  TF_Status* status = TF_NewStatus();
  TF_Session* session = TF_NewSession(session_options, status);
  TF_DeleteSessionOptions(session_options);

  // 加载模型
  TF_Graph* graph = TF_NewGraph();
  TF_Buffer* graph_def = TF_NewBuffer();
  TF_SessionRunOptions* run_options = TF_NewSessionRunOptions();
  TF_SessionPRunSetup* prun_setup = TF_NewSessionPRunSetup();

  TF_Buffer* error_msg = TF_NewBuffer();
  TF_Status* status_load = TF_NewStatus();
  TF_SessionOptions* sess_opts = TF_NewSessionOptions();

  TF_GraphImportGraphDef(graph, graph_def, NULL, status_load);

  // 创建输入张量
  const std::int64_t dims[] = {2, 2};
  const std::size_t ndims = 2;
  float input_values[] = {1, 2, 3, 4};
  TF_Tensor* input_tensor = TF_NewTensor(TF_FLOAT, dims, ndims, input_values, sizeof(input_values), NULL, NULL);

  // 创建输出张量
  TF_Output output_op = {TF_GraphOperationByName(graph, "MatMul"), 0};
  TF_Tensor* output_tensor = NULL;

  // 运行会话
  TF_SessionRun(session, run_options, &output_op, &input_tensor, 1, &output_tensor, 1, NULL, 0, prun_setup, status);
  TF_DeleteSessionRunOptions(run_options);
  TF_DeleteSessionPRunSetup(prun_setup);

  // 打印结果
  float* output_values = static_cast<float*>(TF_TensorData(output_tensor));
  std::cout << output_values[0] << ", " << output_values[1] << std::endl;

  // 清理资源
  TF_DeleteGraph(graph);
  TF_DeleteBuffer(graph_def);
  TF_DeleteTensor(input_tensor);
  TF_DeleteTensor(output_tensor);
  TF_DeleteStatus(status);
  TF_DeleteStatus(status_load);
  TF_DeleteSession(session, status);
  TF_DeleteSessionOptions(sess_opts);

  return 0;
}

3. 编译上述程序。在 Linux 上，可以使用以下命令：

g++ -std=c++11 -I/usr/local/include -L/usr/local/lib -ltensorflow -o my_program my_program.cpp

注意，在这个命令中，我们使用了 TensorFlow 库的标准名称“libtensorflow.so”来链接库。

4. 运行编译后的程序。

./my_program

这将输出矩阵乘积的结果。