tensorflow - 如何从内存地址加载 tensorflow 图

Question

我正在使用 TensorFlow C++ API 从文件加载图形并执行它。一切都工作得很好，但我想从内存而不是从文件加载图形(以便我可以将图形嵌入到二进制文件中以获得更好的可移植性)。我有引用二进制数据(作为无符号字符数组)和数据大小的变量。

这就是我当前加载图表的方式。

GraphDef graph_def;
ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), "./graph.pb", &graph_def);

感觉这应该很简单，但大部分讨论都是关于 python API 的。我确实尝试寻找 ReadBinaryProto 的源代码，但无法在tensorflow 存储库中找到它。

Answer 1

以下应该有效:

GraphDef graph_def;
if (!graph_def.ParseFromArray(data, len)) {
    // Handle error
}
...

这是因为 GraphDef 是 google::protobuf::MessageList 的子类，因此继承 a variety of parsing methods

编辑:警告:截至 2017 年 1 月，上面的代码片段仅在序列化图 <64MB 时才有效，因为 default protocol buffer setting 。对于更大的图表，请从 ReadBinaryProto 的实现

中获取灵感

FWIW，ReadBinaryProto 的代码位于 tensorflow/core/platform/env.cc