如何使用C#将Tensorflow训练的.pb文件用在生产环境详解

这篇文章主要给大家介绍了关于如何使用C#将Tensorflow训练的.pb文件用在生产环境的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面随着小编来一起学习学习吧

前言

TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢？Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。

训练了很久的Tf模型，终于要到生产环境中去考研一番了。今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用。大概整理了这些方法。

继续使用分步骤保存了的ckpt文件

这个貌似脱离不了tensorflow框架，而且生成的ckpt文件比较大，发布到生产环境的时候，还得把python的算法文件一起搞上去，如何和其他程序交互，可能还得自己去写服务。估计很少有人这么做，貌似性能也很一般。

使用tensorflow Serving

tf Serving貌似是大家都比较推崇的方法。需要编译tfServing，然后把模型导出来。直接执行tf Serving的进程，就可以对外提供服务了。具体调用的时候，还得自己写客户端，使用人gRPC去调用Serving，然后再对外提供服务，听上去比较麻烦。而且我今天没太多的时间去研究gRPC，网络上关于客户端很多都是用python写的，我感觉自己的python水平比较菜，没信心能写好。所以这个方式就先没研究。

生产.pb文件，然后写程序去调用.pb文件

生成了.pb文件以后，就可以被程序去直接调用，传入参数，然后就可以传出来参数，而且生成的.pb文件非常的小。而我又有比较丰富的.net开发经验。在想，是否可以用C#来解析.pb文件，然后做一个.net core的对外服务的API，这样貌似更加高效，关键是自己熟悉这款的开发，不用花费太多的时间去摸索。、

具体的思路

使用.net下面的TensorFlow框架tensorflowSharp（貌似还是没脱离了框架）.去调用pb文件，然后做成.net core web API 对外提供服务。

具体的实现

直接上代码，非常简单，本身设计到tensorflowsharp的地方非常的少

				?

									var graph = new TFGraph();

									//重点是下面的这句，把训练好的pb文件给读出来字节，然后导入

									var model = File.ReadAllBytes(model_file);

									graph.Import(model);

									Console.WriteLine("请输入一个图片的地址");

									var src = Console.ReadLine();

									var tensor = ImageUtil.CreateTensorFromImageFile(src);

									using (var sess = new TFSession(graph))

									{

									var runner = sess.GetRunner();

									runner.AddInput(graph["Cast_1"][0], tensor);

									var r = runner.Run(graph.softmax(graph["softmax_linear/softmax_linear"][0]));

									var v = (float[,])r.GetValue();

									Console.WriteLine(v[0,0]);

									Console.WriteLine(v[0, 1]);

									}

ImageUtil这个类库是tensorflowSharp官方的例子中一个把图片转成tensor的类库，我直接copy过来了，根据我的网络，修改了几个参数。

				?

									public static class ImageUtil

									{

									public static TFTensor CreateTensorFromImageFile(byte[] contents, TFDataType destinationDataType = TFDataType.Float)

									{

									var tensor = TFTensor.CreateString(contents);

									TFOutput input, output;

									// Construct a graph to normalize the image

									using (var graph = ConstructGraphToNormalizeImage(out input, out output, destinationDataType))

									{

									// Execute that graph to normalize this one image

									using (var session = new TFSession(graph))

									{

									var normalized = session.Run(

									inputs: new[] { input },

									inputValues: new[] { tensor },

									outputs: new[] { output });

									return normalized[0];

									}

									}

									}

									// Convert the image in filename to a Tensor suitable as input to the Inception model.

									public static TFTensor CreateTensorFromImageFile(string file, TFDataType destinationDataType = TFDataType.Float)

									{

									var contents = File.ReadAllBytes(file);

									// DecodeJpeg uses a scalar String-valued tensor as input.

									var tensor = TFTensor.CreateString(contents);

									TFOutput input, output;

									// Construct a graph to normalize the image

									using (var graph = ConstructGraphToNormalizeImage(out input, out output, destinationDataType))

									{

									// Execute that graph to normalize this one image

									using (var session = new TFSession(graph))

									{

									var normalized = session.Run(

									inputs: new[] { input },

									inputValues: new[] { tensor },

									outputs: new[] { output });

									return normalized[0];

									}

									}

									}

									// The inception model takes as input the image described by a Tensor in a very

									// specific normalized format (a particular image size, shape of the input tensor,

									// normalized pixel values etc.).

									//

									// This function constructs a graph of TensorFlow operations which takes as

									// input a JPEG-encoded string and returns a tensor suitable as input to the

									// inception model.

									private static TFGraph ConstructGraphToNormalizeImage(out TFOutput input, out TFOutput output, TFDataType destinationDataType = TFDataType.Float)

									{

									// Some constants specific to the pre-trained model at:

									// https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

									//

									// - The model was trained after with images scaled to 224x224 pixels.

									// - The colors, represented as R, G, B in 1-byte each were converted to

									// float using (value - Mean)/Scale.

									const int W = 128;

									const int H = 128;

									const float Mean = 0;

									const float Scale = 1f;

									var graph = new TFGraph();

									input = graph.Placeholder(TFDataType.String);

									output = graph.Cast(

									graph.Div(x: graph.Sub(x: graph.ResizeBilinear(images: graph.ExpandDims(input: graph.Cast(graph.DecodeJpeg(contents: input, channels: 3), DstT: TFDataType.Float),

									dim: graph.Const(0, "make_batch")),

									size: graph.Const(new int[] { W, H }, "size")),

									y: graph.Const(Mean, "mean")),

									y: graph.Const(Scale, "scale")), destinationDataType);

									return graph;

									}

									}