如何在c ++中設置輸入張量的值？

Question

我正試圖通過ios上經過預先訓練的模型運行樣本。 session-> Run（）將張量作為輸入作為我的理解。 我已經初始化了張量，但我如何設置它的值？ 我沒有太多使用C ++的經驗。

我已成功創建了一個接受3維張量形狀{1,1,10}的測試模型。

我從Tensorflow的簡單示例中提取了以下代碼行來創建輸入張量。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/ios_examples/simple/RunModelViewController.mm#L189

tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1,1,10}));

從這里，我無法弄清楚如何設置input_tensor的數據。 我想將張量設置為類似{{{。0，.1，.2，.3，.4，.5，.6，.7，.8，.9}}}的內容。

Answer 1

我有一個類似的問題，並試圖在C ++中為使用Python訓練的模型設置張量輸入值。 該模型是一個簡單的NN，具有一個隱藏層，用於學習計算XOR運算。

我首先按照這個好帖子的步驟1-4創建了一個包含圖形結構和模型參數的輸出圖形文件： https ： //medium.com/@hamedmp/exporting-trained-tensorflow-models-to-c- the-right-way-cf24b609d183＃.j4l51ptvb 。

然后在C ++（TensorFlow iOS簡單示例）中，我使用了以下代碼：

tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({4,2}));

// input_tensor_mapped is an interface to the data of a tensor and used to copy data into the tensor
auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 2>();

// set the (4,2) possible input values for XOR
input_tensor_mapped(0, 0) = 0.0;
input_tensor_mapped(0, 1) = 0.0;
input_tensor_mapped(1, 0) = 0.0;
input_tensor_mapped(1, 1) = 1.0;
input_tensor_mapped(2, 0) = 1.0;
input_tensor_mapped(2, 1) = 0.0;
input_tensor_mapped(3, 0) = 1.0;
input_tensor_mapped(3, 1) = 1.0;

tensorflow::Status run_status = session->Run({{input_layer, input_tensor}},
                                             {output_layer}, {}, &outputs);

在此之后， GetTopN(output->flat<float>(), kNumResults, kThreshold, &top_results); 返回相同的4個值（0.94433498,0.94425952,0.06565627,0.05823805），就像我在訓練模型后的XOR測試代碼中一樣，在top_results中。

因此，如果張量的形狀為{1,1,10}，則可以按如下方式設置值：

auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 3>();
input_tensor_mapped(0, 0, 0) = 0.0;
input_tensor_mapped(0, 0, 1) = 0.1;
....
input_tensor_mapped(0, 0, 9) = 0.9;

Credit： 如何將OpenCV Mat傳遞給C ++ Tensorflow圖表？ 非常有幫助。

Answer 2

如果要直接設置張量的值，可以使用Tensor接口提供的少量實用程序功能。 對於最常見的線性訪問，您可以使用flat<T> 。

來自tensor_test

void ExpectClose(const Tensor& x, const Tensor& y, double atol, double rtol) {
  auto Tx = x.flat<T>();
  auto Ty = y.flat<T>();
  for (int i = 0; i < Tx.size(); ++i) {
    if (!IsClose(Tx(i), Ty(i), atol, rtol)) {
      LOG(ERROR) << "x = " << x.DebugString();
      LOG(ERROR) << "y = " << y.DebugString();
      LOG(ERROR) << "atol = " << atol << " rtol = " << rtol
                 << " tol = " << atol + rtol * std::fabs(Tx(i));
      EXPECT_TRUE(false) << i << "-th element is not close " << Tx(i) << " vs. "
                         << Ty(i);
    }
  }
}

要創建張量，您可以使用其中一個構造函數

Tensor(DT_FLOAT, new TensorShape(..))

如果要在運行時設置張量或占位符的值，則需要通過Run()接口傳遞它：

  Status run_status = session->Run({{input_layer, resized_tensor}},
                                   {output_layer}, {}, &outputs);
  if (!run_status.ok()) {
    LOG(ERROR) << "Running model failed: " << run_status;
    return -1;
  }

如果要使用張量的預定義值，可以使用Const構造函數

tensorflow::ops::Const({input_height, input_width})