C++模型中的参数名在权重文件里面都有,如何从权重文件中选出对应的参数权重加载?
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- 故事不长丨 2023-06-27 08:19关注
要在C++中加载模型的部分参数权重,您可以使用一些流行的深度学习库,如TensorFlow或PyTorch,并使用它们提供的C++ API。以下是一个使用TensorFlow C++ API加载模型权重文件的示例:
#include <tensorflow/c/c_api.h> int main() { // 创建一个新的TensorFlow会话 TF_SessionOptions* session_options = TF_NewSessionOptions(); TF_Session* session = TF_NewSession(session_options, TF_NewStatus()); // 加载模型的权重文件 const char* model_path = "path/to/model.pb"; const char* checkpoint_path = "path/to/checkpoint.ckpt"; TF_Graph* graph = TF_NewGraph(); TF_Status* status = TF_NewStatus(); // 从.pb文件中加载图 TF_Buffer* graph_def = NULL; TF_Buffer* checkpoint_bytes = NULL; graph_def = TF_NewBufferFromFile(model_path, status); TF_ImportGraphDefOptions* options = TF_NewImportGraphDefOptions(); TF_GraphImportGraphDef(graph, graph_def, options, status); // 从.ckpt文件中加载权重 checkpoint_bytes = TF_NewBufferFromFile(checkpoint_path, status); TF_SessionRun( session, NULL, // 输入节点 NULL, // 输入张量 0, // 输入数量 NULL, // 输出节点 NULL, // 输出张量 0, // 输出数量 NULL, // 目标操作节点 checkpoint_bytes->data, // 权重数据 checkpoint_bytes->length, // 权重数据长度 NULL, // 运行元数据 status); // 检查是否加载成功 if (TF_GetCode(status) != TF_OK) { fprintf(stderr, "加载权重文件时出错: %s\n", TF_Message(status)); return 1; } // 可以使用模型进行预测或其他操作 // 清理资源 TF_DeleteBuffer(graph_def); TF_DeleteBuffer(checkpoint_bytes); TF_DeleteGraph(graph); TF_DeleteSession(session, status); TF_DeleteStatus(status); TF_DeleteImportGraphDefOptions(options); TF_DeleteSessionOptions(session_options); return 0; }
请注意,这只是一个简单的示例,您需要根据自己的模型和需求进行适当的修改。此外,您还需要正确安装和配置TensorFlow C++ API,并链接所需的库文件。
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