target pb on有什么用

"target pb on" 是一个比较模糊的问题，不太清楚你具体想问的是什么。如果你能提供更多的上下文和细节，我可以更好地回答你的问题。

通常情况下，“target”表示目标，“pb”表示Protocol Buffer（一种数据交换格式）。因此，“target pb on”可能是指在某个目标/设备上使用Protocol Buffer格式进行数据交换或通信。这种方式可以使不同的应用程序或系统之间更容易地共享数据，因为它们可以使用相同的数据格式进行交换，而无需担心不兼容的问题。

相关问题

使用grpc通信程序，并使用cmake进行编译

好的，以下是一个简单的 C++ gRPC 通信程序，并使用 CMake 进行编译：

首先，需要安装 gRPC 和 Protobuf。

接着，创建一个名为 `hello.proto` 的 Protobuf 文件，内容如下：

syntax = "proto3";

package helloworld;

service Greeter {
    rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

message HelloRequest {
    string name = 1;
}

message HelloReply {
    string message = 1;
}

然后，在命令行中进入到包含 `hello.proto` 文件的目录，并执行以下命令：

$ grpc_cpp_plugin --cpp_out=. --grpc_out=. --plugin=protoc-gen-grpc=`which grpc_cpp_plugin` hello.proto

该命令将生成 `hello.grpc.pb.h` 和 `hello.grpc.pb.cc` 文件。

接着，创建一个名为 `server.cpp` 的服务器端代码，内容如下：

#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>

#include <grpc++/grpc++.h>
#include "hello.grpc.pb.h"

using grpc::Server;
using grpc::ServerBuilder;
using grpc::ServerContext;
using grpc::Status;
using helloworld::Greeter;
using helloworld::HelloRequest;
using helloworld::HelloReply;

// 实现 Greeter 服务类
class GreeterServiceImpl final : public Greeter::Service {
    Status SayHello(ServerContext* context, const HelloRequest* request,
                    HelloReply* reply) override {
        std::string prefix("Hello ");
        reply->set_message(prefix + request->name());
        return Status::OK;
    }
};

// 启动服务器
void RunServer() {
    std::string server_address("0.0.0.0:50051");
    GreeterServiceImpl service;

    // 构建服务器
    ServerBuilder builder;
    builder.AddListeningPort(server_address, grpc::InsecureServerCredentials());
    builder.RegisterService(&service);
    std::unique_ptr<Server> server(builder.BuildAndStart());

    std::cout << "Server listening on " << server_address << std::endl;

    // 等待服务器关闭
    server->Wait();
}

int main(int argc, char** argv) {
    RunServer();
    return 0;
}

该代码将创建一个 `GreeterServiceImpl` 类，实现 `Greeter` 服务类，然后启动一个 gRPC 服务器，监听在 `0.0.0.0:50051` 地址。

接着，创建一个名为 `client.cpp` 的客户端代码，内容如下：

#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>

#include <grpc++/grpc++.h>
#include "hello.grpc.pb.h"

using grpc::Channel;
using grpc::ClientContext;
using grpc::Status;
using helloworld::Greeter;
using helloworld::HelloRequest;
using helloworld::HelloReply;

class GreeterClient {
    public:
        GreeterClient(std::shared_ptr<Channel> channel)
            : stub_(Greeter::NewStub(channel)) {}

        std::string SayHello(const std::string& user) {
            HelloRequest request;
            request.set_name(user);

            HelloReply reply;

            ClientContext context;

            // 调用远程服务
            Status status = stub_->SayHello(&context, request, &reply);

            if (status.ok()) {
                return reply.message();
            } else {
                return "RPC failed";
            }
        }

    private:
        std::unique_ptr<Greeter::Stub> stub_;
};

int main(int argc, char** argv) {
    GreeterClient greeter(grpc::CreateChannel(
        "localhost:50051", grpc::InsecureChannelCredentials()));
    std::string user("world");
    std::string reply = greeter.SayHello(user);
    std::cout << "Greeter received: " << reply << std::endl;

    return 0;
}

该代码将创建一个 `GreeterClient` 类，用于调用远程服务。它将连接到 `localhost:50051` 地址，并调用 `SayHello` 方法，将 `world` 作为参数传递给远程服务。

最后，创建一个名为 `CMakeLists.txt` 的 CMake 文件，内容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0)

project(grpc-example VERSION 0.1.0)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

add_executable(server server.cpp hello.grpc.pb.cc hello.pb.cc)
add_executable(client client.cpp hello.grpc.pb.cc hello.pb.cc)

find_package(Protobuf REQUIRED)
find_package(gRPC REQUIRED)

target_include_directories(server PUBLIC ${Protobuf_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(server ${Protobuf_LIBRARIES} gRPC::grpc++)

target_include_directories(client PUBLIC ${Protobuf_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(client ${Protobuf_LIBRARIES} gRPC::grpc++)

该文件将编译 `server.cpp` 和 `client.cpp`，并链接 Protobuf 和 gRPC 库。

在命令行中进入到包含 `CMakeLists.txt` 文件的目录，并执行以下命令：

$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ make

该命令将编译并链接代码，生成 `server` 和 `client` 可执行文件。

现在，可以在命令行中运行 `./server` 启动服务器，然后在另一个终端窗口中运行 `./client` 调用远程服务。

facenet eval_LFW

回答: 在使用facenet进行LFW数据集的评估时，首先需要修改facenet.py文件中的model_path参数和backbone model_path，将其设置为我们训练好的模型的路径。同时，我们需要保持backbone为mobilenet的提取神经网络。\[1\]接下来，我们需要使用转换后的eval graph，将参数和结构固化。可以使用facenet自带的freeze_graph.py脚本来完成这一步骤。由于之前导出的是eval graph，所以导致输出的facenet.pb只有一个输入节点input shape=(1, 64, 64, 3)和一个输出节点output shape=(1, 512)。\[2\]最后，我们可以使用src/validate_on_lfw.py文件作为入口，同时传入两个参数。第一个参数是我们已经预处理（人脸检测和人脸对齐）后的数据集的路径，第二个参数是下载的模型的路径。通过pairs.txt文件导入待对比的图片路径，即可进行facenet的LFW评估。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用pyTorch搭建自己的facenet](https://blog.csdn.net/jgmgtdp/article/details/129207611)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [GitHub - jiangxiluning/facenet_mtcnn_to_mobile: convert facenet and mtcnn models from tensorflow to ...](https://blog.csdn.net/weixin_32512261/article/details/114706487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [tensorflow入门教程(四十)FaceNet源码分析之validate_on_lfw(上)](https://blog.csdn.net/rookie_wei/article/details/90048979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]