linux c++读取AI数据

可以使用C++中的文件操作函数来读取AI数据。具体步骤如下：

1. 打开文件：使用C++中的文件操作函数中的`fstream`类打开文件，可以选择只读模式或者读写模式。

2. 读取数据：使用`fstream`类的`read()`函数读取文件中的数据。

3. 关闭文件：使用`fstream`类的`close()`函数关闭文件。

以下是一个简单的读取文件的示例代码：

#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace std;

int main()
{
    // 打开文件
    ifstream inFile("AI_data.txt", ios::in | ios::binary);

    // 读取数据
    if (inFile.is_open())
    {
        char buffer[1024];
        while (!inFile.eof())
        {
            inFile.read(buffer, sizeof(buffer));
            // 对数据进行处理
        }
    }

    // 关闭文件
    inFile.close();

    return 0;
}

注意：在读取二进制文件时，需要使用`ios::binary`模式打开文件。

相关问题

linux环境下 基于C++的TNN分割代码

以下是基于C++的TNN分割代码：

#include "tnn/core/common.hpp"
#include "tnn/core/context.hpp"
#include "tnn/core/profile.h"
#include "tnn/device/cpu/cpu_device.h"
#include "tnn/device/cpu/cpu_context.h"
#include "tnn/utils/blob_converter.h"
#include "tnn/utils/dims_vector_utils.h"
#include "tnn/utils/naive_compute.h"
#include "tnn/utils/omp_utils.h"
#include "tnn/utils/cpu_utils.h"
#include "tnn/utils/omp_utils.h"
#include "tnn/network/tensorrt/tensorrt_network.h"
#include "tnn/network/tensorrt/tensorrt_common.h"

using namespace TNN_NS;

int main(int argc, char** argv) {
    // 定义输入图像大小
    int input_width = 224;
    int input_height = 224;

    // 创建网络实例
    auto proto_content = fdLoadFile("model.tnnproto");
    auto model_content = fdLoadFile("model.tnnmodel");
    auto network = std::make_shared<TensorRTNetwork>();
    auto status = network->LoadFromBuffer(proto_content, model_content);
    CHECK_TNN_OK(status);

    // 获取输入输出节点
    auto input_name = "input";
    auto output_name = "output";
    auto input_dims = network->GetInputShape(input_name);
    auto output_dims = network->GetOutputShape(output_name);

    // 创建输入输出blob
    std::shared_ptr<RawBuffer> input_buffer(new RawBuffer(input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3] * sizeof(float)));
    std::shared_ptr<Mat> input_mat = std::make_shared<Mat>(input_dims, input_buffer);
    std::shared_ptr<RawBuffer> output_buffer(new RawBuffer(output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3] * sizeof(float)));
    std::shared_ptr<Mat> output_mat = std::make_shared<Mat>(output_dims, output_buffer);

    // 创建CPU设备和上下文
    std::shared_ptr<CpuDevice> cpu_device(new CpuDevice(DEVICE_NAIVE));
    CpuContext cpu_context;
    cpu_context.device = cpu_device.get();

    // 初始化输入数据
    MatUtils::InitRandom(*input_mat);
    auto input_data = input_mat->GetData();

    // 执行推理
    status = network->Forward({ input_mat }, { output_mat }, &cpu_context);
    CHECK_TNN_OK(status);

    // 输出结果
    auto output_data = output_mat->GetData();
    for (int i = 0; i < DimsVectorUtils::Count(output_dims); i++) {
        printf("%f ", output_data[i]);
    }

    return 0;
}

注意需要替换 `model.tnnproto` 和 `model.tnnmodel` 为你自己的模型文件路径，以及根据你的模型定义输入和输出节点的名称。

linux环境下 基于C++的TNN分割代码，并将分割结果保持成图片

以下是基于C++的TNN分割代码，并将分割结果保存为图片：

#include "tnn/core/common.hpp"
#include "tnn/core/context.hpp"
#include "tnn/core/profile.h"
#include "tnn/device/cpu/cpu_device.h"
#include "tnn/device/cpu/cpu_context.h"
#include "tnn/utils/blob_converter.h"
#include "tnn/utils/dims_vector_utils.h"
#include "tnn/utils/naive_compute.h"
#include "tnn/utils/omp_utils.h"
#include "tnn/utils/cpu_utils.h"
#include "tnn/utils/omp_utils.h"
#include "tnn/network/tensorrt/tensorrt_network.h"
#include "tnn/network/tensorrt/tensorrt_common.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace TNN_NS;

int main(int argc, char** argv) {
    // 定义输入图像大小
    int input_width = 224;
    int input_height = 224;

    // 创建网络实例
    auto proto_content = fdLoadFile("model.tnnproto");
    auto model_content = fdLoadFile("model.tnnmodel");
    auto network = std::make_shared<TensorRTNetwork>();
    auto status = network->LoadFromBuffer(proto_content, model_content);
    CHECK_TNN_OK(status);

    // 获取输入输出节点
    auto input_name = "input";
    auto output_name = "output";
    auto input_dims = network->GetInputShape(input_name);
    auto output_dims = network->GetOutputShape(output_name);

    // 创建输入输出blob
    std::shared_ptr<RawBuffer> input_buffer(new RawBuffer(input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3] * sizeof(float)));
    std::shared_ptr<Mat> input_mat = std::make_shared<Mat>(input_dims, input_buffer);
    std::shared_ptr<RawBuffer> output_buffer(new RawBuffer(output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3] * sizeof(float)));
    std::shared_ptr<Mat> output_mat = std::make_shared<Mat>(output_dims, output_buffer);

    // 创建CPU设备和上下文
    std::shared_ptr<CpuDevice> cpu_device(new CpuDevice(DEVICE_NAIVE));
    CpuContext cpu_context;
    cpu_context.device = cpu_device.get();

    // 初始化输入数据
    MatUtils::InitRandom(*input_mat);
    auto input_data = input_mat->GetData();

    // 执行推理
    status = network->Forward({ input_mat }, { output_mat }, &cpu_context);
    CHECK_TNN_OK(status);

    // 输出结果
    auto output_data = output_mat->GetData();
    cv::Mat seg_map(output_dims[2], output_dims[3], CV_32FC1, output_data);
    cv::Mat seg_map_8u;
    seg_map.convertTo(seg_map_8u, CV_8UC1, 255.0);

    // 保存结果为图片
    cv::imwrite("seg_result.png", seg_map_8u);

    return 0;
}

注意需要替换 `model.tnnproto` 和 `model.tnnmodel` 为你自己的模型文件路径，以及根据你的模型定义输入和输出节点的名称。此外，需要安装 OpenCV 库来读写图片。