c++如何调用.pb文件

在C++中调用.pb文件可以使用TensorFlow C++ API。下面是一个简单的例子，展示了如何使用TensorFlow C++ API加载.pb文件并进行推理：

#include <fstream>
#include <iostream>
#include "tensorflow/cc/saved_model/loader.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"

int main() {
  // 加载模型
  tensorflow::SavedModelBundle bundle;
  tensorflow::SessionOptions session_options;
  tensorflow::RunOptions run_options;
  tensorflow::Status status = tensorflow::LoadSavedModel(
      session_options, run_options, "/path/to/model", {"serve"}, &bundle);

  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Error loading model: " << status.ToString() << std::endl;
    return 1;
  }

  // 构造输入张量
  tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, 224, 224, 3}));
  auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 4>();
  // TODO: 填充输入张量的值

  // 进行推理
  std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
  status = bundle.GetSession()->Run({{"input", input_tensor}}, {"output"}, {}, &outputs);

  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Error running inference: " << status.ToString() << std::endl;
    return 1;
  }

  // 处理输出张量
  auto output_tensor_mapped = outputs[0].tensor<float, 2>();
  // TODO: 处理输出张量的值

  return 0;
}

上述代码中，首先使用`tensorflow::LoadSavedModel`函数加载.pb文件。然后，构造输入张量，并将其传递给`bundle.GetSession()->Run`函数进行推理。最后，处理输出张量的值。

需要注意的是，推理时需要指定输入张量的名称和输出张量的名称。在上述代码中，输入张量的名称为`"input"`，输出张量的名称为`"output"`。这些名称需要与.pb文件中的节点名称相对应。

另外，在编译时需要链接TensorFlow的静态库，具体方法可以参考TensorFlow C++ API的文档。