C++下如何将TensorFlow模型封装成DLL供C#调用

将TensorFlow模型封装成DLL供C#调用，整个过程其实可以分为以下几个步骤：

1. 使用TensorFlow导出模型

首先需要使用TensorFlow完成模型的训练和导出。TensorFlow支持多种导出格式，这里我们使用SavedModel格式。我们可以使用如下代码导出模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型 #


input = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.multiply(input, 2)
predict_fn = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def({"input": input}, {"output": output})
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("model/")
with tf.Session() as session:
    builder.add_meta_graph_and_variables(session, [tf.saved_model.SERVING], {"model": predict_fn})
    builder.save()
print("Model exported!")

在这个例子中，我们定义了一个简单的模型，将输入乘以2作为输出。我们将模型导出到了文件夹 model/ 中。

1. 使用C++加载模型

在导出模型之后，我们需要使用C++加载模型。TensorFlow官方提供了C++ API用于加载和运行导出的模型。我们需要在项目中引入tensorflow_c库。可以从GitHub下载源代码并自行编译，或者使用预编译的版本。

使用C++加载模型代码如下：

#include "tensorflow/c/c_api.h"

const char* export_dir_path = "model/"; // 模型导出路径

int main() {
    TF_SessionOptions* session_options = TF_NewSessionOptions();
    TF_Status* status = TF_NewStatus();

    TF_Graph* graph = TF_NewGraph();
    TF_Session* session = TF_LoadSessionFromSavedModel(session_options, NULL, export_dir_path, NULL, 0, graph, NULL, status);

    if (TF_GetCode(status) != TF_OK) {
        printf("Unable to load model: %s\n", TF_Message(status));
        return 1;
    }

    printf("Model loaded!\n");

    // 使用session运行模型 # 

    TF_CloseSession(session, status);
    TF_DeleteSession(session, status);
    TF_DeleteSessionOptions(session_options);
    TF_DeleteGraph(graph);
    TF_DeleteStatus(status);
}

在这个例子中，我们使用 TF_LoadSessionFromSavedModel 函数加载模型。注意，我们同时将模型文件夹路径和TF_Graph对象作为参数传递给函数，因为加载模型需要建立一个计算图。在加载成功之后，你就可以使用session运行模型了。

1. 将模型封装成DLL

在C++中，我们可以将模型封装成动态链接库并供其他语言调用。我们可以使用Visual Studio等开发环境创建DLL工程，以供C#调用。我们需要编写DLL的导出函数，并使用 __declspec(dllexport) 关键字将其导出。

在函数中，我们需要先加载模型，然后根据传入的参数运行模型并返回结果。

下面是一个例子：

__declspec(dllexport) int predict(float* input_data, size_t input_size, float* output_data, size_t output_size) {
    TF_SessionOptions* session_options = TF_NewSessionOptions();
    TF_Status* status = TF_NewStatus();

    TF_Graph* graph = TF_NewGraph();
    TF_Session* session = TF_LoadSessionFromSavedModel(session_options, NULL, export_dir_path, NULL, 0, graph, NULL, status);

    if (TF_GetCode(status) != TF_OK) {
        printf("Unable to load model: %s\n", TF_Message(status));
        return 1;
    }

    printf("Model loaded!\n");

    // 构造输入Tensor # 

    TF_Tensor* input_tensor = TF_NewTensor(TF_FLOAT, input_dims, num_dims, input_data, input_size * sizeof(float), &NoOpDeallocator, nullptr);

    // 构造输出TensorHandle # 

    std::vector<TF_Output> output_operations(1);
    output_operations[0] = {TF_GraphOperationByName(graph, "output"), 0};
    std::vector<TF_Tensor*> output_tensors(1);
    TF_Tensor* output_tensor = TF_AllocateTensor(TF_FLOAT, output_dims, num_dims, output_size * sizeof(float));
    output_tensors[0] = output_tensor;

    // 运行模型 # 

    TF_SessionRun(session, nullptr, &inputs[0], &input_tensors[0], num_inputs, &output_operations[0], &output_tensors[0], num_outputs, nullptr, 0, nullptr, status);

    if (TF_GetCode(status) != TF_OK) {
        printf("Failed to run model: %s\n", TF_Message(status));
        return 1;
    }

    // 获取输出结果 # 

    float* output_values = static_cast<float*>(TF_TensorData(output_tensors[0]));
    memcpy(output_data, output_values, output_size * sizeof(float));

    TF_CloseSession(session, status);
    TF_DeleteSession(session, status);
    TF_DeleteSessionOptions(session_options);
    TF_DeleteGraph(graph);
    TF_DeleteTensor(input_tensor);
    TF_DeleteTensor(output_tensor);
    TF_DeleteStatus(status);

    return 0;
}

在这个例子中，我们将模型封装成DFLL并导出 predict 函数。用户可以传入一个浮点数数组作为输入，和一个浮点数数组作为输出。再根据输入构造Tensor，并使用 TF_GraphOperationByName 找到模型中相应的输出节点。在运行模型之后，我们通过 TF_TensorData 获取输出结果。

1. 使用C#调用DLL

在C#中，我们可以通过 DllImport 关键字载入DLL，并使用声明好的导出函数直接调用。下面是一个使用C#调用上面编写的DLL并计算 1 * 2 的例子：

using System;
using System.Runtime.InteropServices;

class Program {
    [DllImport("myModel.dll", EntryPoint = "predict", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
    static extern int predict(float[] input_data, UIntPtr input_size, float[] output_data, UIntPtr output_size);

    static void Main(string[] args) {
        float[] input = new float[] { 1 };
        float[] output = new float[] { 0 };
        predict(input, (UIntPtr)1, output, (UIntPtr)1);
        Console.WriteLine("{0} * 2 = {1}", input[0], output[0]);
    }
}

在这个例子中，我们使用 DllImport 关键字载入DLL，并声明了 predict 函数。然后我们使用该函数计算了 1 * 2 并打印出结果。

完整过程如上所述，其中涉及的代码示例不仅仅只有这些，但希望可以为你提供一个详细的思路。