如何用 C++ 部署深度学习模型？

深度学习模型在诸多领域如图像识别、自然语言处理、语音识别等展现出强大的应用潜力。然而，模型训练与实际部署是两个不同的环节，许多开发者在使用Python进行模型训练后，出于性能、集成便利性或特定平台要求等因素，会选择使用C++进行模型部署。本文将详细介绍如何利用C++来实现深度学习模型的部署。

一、准备阶段

1. 模型导出

   首先，你需要从训练环境中导出已训练好的深度学习模型。大部分深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）都支持将模型转换为通用格式，以便于跨平台和语言使用。以下是一些常见模型格式：

   • TensorFlow SavedModel 或 Frozen Graph: 使用tf.saved_model.save()保存模型，或者通过freeze_graph.py脚本将模型冻结为一个包含权重的计算图。
   • ONNX (Open Neural Network Exchange): 支持多种框架模型互转，包括PyTorch、TensorFlow等，便于跨平台部署。
   • Caffe Model 或 Caffe2 Protobuf: 对于Caffe/Caffe2框架训练的模型，可以直接导出。

   选择合适的格式导出模型，并确保所有必要的权重和结构信息都已保存。

2. 依赖库安装

   在C++项目中部署深度学习模型，通常需要依赖相应的推理库。例如：