【Tensorflow_C++_API_1】使用C++创建计算图、Tensor、Constant、执行计算图

前言

本节主要介绍（一）中的代码，了解如何使用C++创建图和tensor，并使用它们进行计算。

代码

// tensorflow/cc/example/example.cc

#include "tensorflow/cc/client/client_session.h"
#include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"

int main() {
  using namespace tensorflow;
  using namespace tensorflow::ops;
  Scope root = Scope::NewRootScope();
  // Matrix A = [3 2; -1 0]
  auto A = Const(root, { {3.f, 2.f}, {-1.f, 0.f}});
  // Vector b = [3 5]
  auto b = Const(root, { {3.f, 5.f}});
  // v = Ab^T
  auto v = MatMul(root.WithOpName("v"), A, b, MatMul::TransposeB(true));
  std::vector<Tensor> outputs;
  ClientSession session(root);
  // Run and fetch v
  TF_CHECK_OK(session.Run({v}, &outputs));
  // Expect outputs[0] == [19; -3]
  std::cout<< outputs[0].matrix<float>();
  return 0;
}

Scope

tensorflow::Scope 结构是用来维护图的当前状态的主要数据结构。Scope就像一个指针一样，同时这个结构里面也维护了一些tensorflow的操作。Scope对象也是众多操作构造函数的第一个参数，这些以scope对象作为构造函数的第一个参数的操作会拥有这个scope对象的各种属性。另外，同一个scope对象也可以用于不同的图。 
使用Scope::NewRootScope，来生成一个新的scope.

Scope root = Scope::NewRootScope();

生成scope的同时也生成一个tensorflow::Status对象，这个对象主要用来维护执行操作期间的错误信息。 
由NewRootScope生成的Scope对象叫做根root Scope。子Scope可以通过根scope的一些成员函数来创建，他们具有继承关系。子scope继承父结点的所有属性，同时一般会有自已的不同父结点的属性。 
scope维护的属性有： 
· 操作名 operation names 
· 操作的控制依赖 
· 给某个操作的设备分配 
· 给某个操作的内核属性

Operation Construtors

在C++里面，每个Tensorflow操作都对应一个类，因此是通过类的构造函数来为图加上操作。 
如：

MatMul m(scope,a,b);

声明了一种矩阵乘法的操作m.第一个参数是scope对象，后面为输入tensor及一些属性。 
不过官方推荐的作法是：

auto m=MatMul(scope,a,b);

操作属性的一般引用方法为：操作名：：属性名 
如：

//单个属性
auto m =MatMul(scope,a,b,MatMul::TransposeA(true));
//多个属性
auto m =MatMul(scope,a,b,MatMul::Attrs().TransposeA(true).TranposeB(true));

常量

可以使用Const函数来创建Tensorflow的常量

标量

auto f =Const(scope,43.0);
auto s =Const(scope,"hello world");

生成常量tensor

//2*2 矩阵
auto m =Const(scope,{{1,2},{2,4}};
//生成 1x3x1的tensor
auto t =Const(scope,{{{1},{2},{3}}});

图的执行

与python类似，图的执行也需要在session里面进行。 
C++ API提供了一个tensorflow::ClientSession类来创建一个session.然后调用ClientSession的Run函数来执行实际的计算。 
其构造函数需要传入scope对象。

std::vector<Tensor> outputs;

上一句则是一个流执行的返回值，是一个Tensor的vector

auto v = MatMul(root.WithOpName("v"), A, b, MatMul::TransposeB(true));
TF_CHECK_OK(session.Run({v}, &outputs));
 // Expect outputs[0] == [19; -3]
  std::cout<< outputs[0].matrix<float>();

图的执行为：session.Run(｛操作｝，&输出）； 
最后打印中，outputs[0]则是第一个返回值，打印出来即可。