C++如何调用Linux系统下Python生成的动态库so文件或者Tensorflow的pb模型文件？

在 C 中调用 Python 生成的动态库文件 (so 文件) 或者 Tensorflow 的 pb 模型文件, 需要使用 C 动态库相关的函数, 如 dlopen()、dlsym() 和 dlclose()。

具体步骤如下:

1. 使用 dlopen() 函数打开 so 文件或 pb 文件:

void * handle = dlopen(so_or_pb_file, RTLD_NOW);
if (!handle) {
  // 打开文件失败, 处理错误
}

2. 使用 dlsym() 函数获取 so 文件或 pb 文件中的函数或变量:

void * symbol = dlsym(handle, symbol_name);
if (!symbol) {
  // 获取失败, 处理错误
}

3. 使用 dlclose() 函数关闭打开的文件:

int result = dlclose(handle);
if (result != 0) {
  // 关闭失败, 处理错误
}

注意: 调用 dlopen() 函数打开的文件需要在程序结束时使用 dlclose() 函数关闭, 否则可能导致内存泄露。

相关问题

Python如何生成动态库so文件？

要在 Python 中生成动态库，你需要使用 Cython 模块。

Cython 是一个 Python 编译器，可以将 Python 代码编译成 C 或 C++ 代码，并生成动态库。

下面是一个例子，展示了如何使用 Cython 生成动态库：

1.首先，安装 Cython 模块：

pip install Cython

2.然后，创建一个名为 `my_lib.pyx` 的 Cython 文件，其中包含你要生成的动态库中的函数。例如：

def add(x, y):
    return x + y

3.接下来，创建一个名为 `setup.py` 的 setup 文件，用于调用 Cython 编译器：

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    name='my_lib',
    ext_modules=cythonize("my_lib.pyx")
)

4.最后，在命令行中运行以下命令，即可生成动态库：

python setup.py build_ext --inplace

这样就会在当前目录下生成一个名为 `my_lib.so` 的动态库文件。

你可以在 Python 中使用 `ctypes` 模块来加载并调用这个动态库中的函数。

希望这些信息对你有帮助！

linux C++调用python生成的执行文件pybind11

可以使用pybind11库将Python代码转换为C++可调用的动态链接库，然后在C++程序中调用该动态链接库。下面是一个简单的示例：

1. 编写Python代码

# hello.py
def say_hello(name):
    print("Hello, ", name)

2. 使用pybind11将Python代码转换为动态链接库

// main.cpp
#include <pybind11/embed.h> // pybind11头文件
#include <iostream>

namespace py = pybind11;

int main() {
    py::scoped_interpreter guard{}; // 初始化Python解释器
    py::module hello = py::module::import("hello"); // 导入Python模块
    hello.attr("say_hello")("world"); // 调用Python函数
    return 0;
}

编译链接：

$ g++ -std=c++11 -I<path/to/pybind11> main.cpp -lpython3.7m -o main

其中，`<path/to/pybind11>`是pybind11库的安装路径，`-lpython3.7m`是Python解释器的链接库。

3. 运行C++程序

$ ./main
Hello, world

这样，就可以在C++程序中调用Python代码了。需要注意的是，pybind11只支持Python 3.x版本。如果你的Python版本不是3.x，需要相应地修改链接库名称。