c++ 如何调用sklearn训练好的pkl模型
时间: 2023-09-10 09:13:35 浏览: 472
在C++中调用Python的sklearn训练好的pkl模型,可以使用Python的C++接口来实现。Python的C++接口提供了一组函数和类,使得C++能够直接调用Python的函数和对象,并且能够传递Python对象到C++中。
下面是一个简单的例子,展示如何在C++中调用Python的sklearn训练好的pkl模型:
1. 首先需要安装Python的C++接口库pybind11,可以使用pip安装:
```
pip install pybind11
```
2. 在C++代码中引入pybind11库头文件,并且定义需要调用的Python函数和模型路径:
```c++
#include <pybind11/embed.h>
#include <pybind11/stl.h>
namespace py = pybind11;
// 定义Python函数和模型路径
std::string predict_func = "predict";
std::string model_path = "model.pkl";
```
3. 在需要调用Python函数的地方,初始化Python解释器并加载模型:
```c++
// 初始化Python解释器
py::scoped_interpreter guard{};
// 加载模型
py::object model = py::module::import("sklearn.externals.joblib").attr("load")(model_path);
```
4. 调用Python函数并传递数据:
```c++
// 调用Python函数
py::object predict_func_obj = model.attr(predict_func.c_str());
py::list input = py::cast(data);
py::object result = predict_func_obj(input);
// 将Python返回值转换为C++类型
std::vector<int> output = py::cast<std::vector<int>>(result);
```
完整的代码示例:
```c++
#include <pybind11/embed.h>
#include <pybind11/stl.h>
namespace py = pybind11;
std::string predict_func = "predict";
std::string model_path = "model.pkl";
int main() {
// 初始化Python解释器
py::scoped_interpreter guard{};
// 加载模型
py::object model = py::module::import("sklearn.externals.joblib").attr("load")(model_path);
// 准备输入数据
std::vector<std::vector<double>> data = {{1.0, 2.0, 3.0}, {4.0, 5.0, 6.0}};
// 调用Python函数
py::object predict_func_obj = model.attr(predict_func.c_str());
py::list input = py::cast(data);
py::object result = predict_func_obj(input);
// 将Python返回值转换为C++类型
std::vector<int> output = py::cast<std::vector<int>>(result);
// 输出结果
for (auto i : output) {
std::cout << i << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
```
注意,需要在C++代码中引入需要使用的Python库,例如sklearn.externals.joblib等。另外需要注意的是,如果使用了虚拟环境,需要在初始化Python解释器之前设置环境变量PYTHONHOME和PYTHONPATH,以便正确地加载Python库。
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