C++与Python混编实现VGG16模型调用

资源摘要信息: "本文档主要介绍如何在Ubuntu系统上使用C++与Python进行混编，特别是在涉及到使用tensorflow1.14模型文件(VGG16)时，如何通过C++调用python脚本程序进行数据的传递和接收。本例中，编译环境使用了qt5编译器。" 知识点一：C++与Python的混编方法 在Ubuntu系统中，C++与Python的混编主要可以通过以下几种方式进行： 1. 使用Python的C API：这是一种比较直接的方法，可以通过Python的C API在C++代码中调用Python代码。 2. 使用CPython：CPython是Python的官方解释器，它可以直接在C++代码中运行Python代码。 3. 使用Boost.Python：Boost.Python是一个C++库，可以通过它在C++中创建和扩展Python模块。 知识点二：tensorflow1.14模型文件(VGG16) tensorflow1.14模型文件(VGG16)是一种深度学习模型，主要用于图像识别等任务。在本例中，这个模型文件以pb格式存在，C++代码需要调用Python脚本来处理这个模型文件。 知识点三：C++调用python脚本程序 在C++代码中调用Python脚本程序，主要可以通过以下步骤进行： 1. 初始化Python解释器：在C++代码中调用Python代码，首先需要初始化Python解释器。 2. 执行Python代码：使用Python的C API中的函数来执行Python代码。 3. 传递数据：可以通过Python的C API中的函数将数据从C++传递到Python。 4. 接收数据：可以从Python中获取数据，然后在C++代码中使用。 知识点四：使用qt5编译器编译混编代码 在Ubuntu系统上，可以使用qt5编译器来编译C++与Python混编的代码。编译过程中，需要指定编译器和链接器使用Python的头文件和库文件，以确保编译过程中可以正确处理Python代码。 以上就是关于"C++/Python混编代码"的主要知识点。通过本文档的介绍，我们可以了解到在Ubuntu系统上，如何使用C++与Python进行混编，并处理tensorflow模型文件(VGG16)，以及如何使用qt5编译器进行编译。