dlib中 anet_type 已经废弃了 帮我写一段用其他实现来替换 用c++

对于dlib中anet_type的替代方案，可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现。以下是一个使用TensorFlow实现的示例代码：

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

// 定义用于加载模型的函数
TF_Graph* LoadGraph(const char* graph_path, TF_Status* status) {
    // 加载模型
    TF_SessionOptions* session_options = TF_NewSessionOptions();
    TF_Buffer* graph_def = LoadGraphDef(graph_path, status);
    TF_Graph* graph = TF_NewGraph();

    // 创建会话并将模型加载到图中
    TF_Session* session = TF_NewSession(graph, session_options, status);
    TF_SessionRun(session, nullptr, nullptr, nullptr, 0, nullptr, nullptr, 0, nullptr, 0, nullptr, status);
    TF_DeleteSession(session, status);
    TF_DeleteSessionOptions(session_options);
    TF_DeleteBuffer(graph_def);

    return graph;
}

// 定义用于运行模型的函数
std::vector<float> RunModel(TF_Graph* graph, const std::vector<float>& input) {
    // 获取模型输入和输出的张量
    TF_Output input_tensor = {TF_GraphOperationByName(graph, "input"), 0};
    TF_Output output_tensor = {TF_GraphOperationByName(graph, "output"), 0};

    // 创建会话并分配输入输出张量
    TF_Status* status = TF_NewStatus();
    TF_SessionOptions* session_options = TF_NewSessionOptions();
    TF_Session* session = TF_NewSession(graph, session_options, status);
    std::vector<TF_Tensor*> input_tensors(1, TF_AllocateTensor(TF_FLOAT, nullptr, 1, &input.size(), input.data(), input.size() * sizeof(float), nullptr, nullptr));
    std::vector<TF_Tensor*> output_tensors(1, nullptr);

    // 运行模型并获取输出张量
    TF_SessionRun(session, nullptr, &input_tensor, input_tensors.data(), input_tensors.size(), &output_tensor, output_tensors.data(), output_tensors.size(), nullptr, 0, nullptr, status);
    std::vector<float> output(TF_TensorData(output_tensors[0]), TF_TensorData(output_tensors[0]) + TF_TensorByteSize(output_tensors[0]) / sizeof(float));

    // 释放资源
    TF_CloseSession(session, status);
    TF_DeleteSession(session, status);
    TF_DeleteSessionOptions(session_options);
    TF_DeleteStatus(status);
    for (auto tensor : input_tensors) {
        TF_DeleteTensor(tensor);
    }
    for (auto tensor : output_tensors) {
        TF_DeleteTensor(tensor);
    }

    return output;
}

int main() {
    // 加载模型
    TF_Status* status = TF_NewStatus();
    TF_Graph* graph = LoadGraph("path/to/model.pb", status);

    // 运行模型
    std::vector<float> input = {1.0, 2.0, 3.0};
    std::vector<float> output = RunModel(graph, input);

    // 输出结果
    for (float value : output) {
        std::cout << value << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // 释放资源
    TF_DeleteGraph(graph);
    TF_DeleteStatus(status);

    return 0;
}

以上示例代码演示了如何使用TensorFlow加载和运行模型，其中模型文件为“path/to/model.pb”。你需要将模型文件替换为你自己的模型文件，并根据模型输入和输出张量的名称修改代码中的“input”和“output”。