从Tensorflow 2.0中导出pb文件以与C API一起使用

，可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保你已经安装了Tensorflow 2.0及以上版本，并且已经完成了模型的训练和保存。
2. 在Tensorflow 2.0中，模型的保存方式已经发生了变化。现在可以使用tf.saved_model.save()方法来保存模型。例如，假设你的模型保存在model变量中，可以使用以下代码将模型保存为pb文件：

import tensorflow as tf

# 假设你的模型保存在model变量中
model = ...

# 保存模型为pb文件
tf.saved_model.save(model, 'path/to/save/model')

1. 上述代码将会在指定的路径下保存模型的pb文件。这个pb文件包含了模型的计算图和权重参数。
2. 接下来，你可以使用C API来加载并使用这个pb文件。C API提供了一种在C/C++环境中使用Tensorflow模型的方式。
3. 在C/C++代码中，你需要使用TF_GraphImportGraphDef()函数来加载pb文件，并创建一个Tensorflow的计算图。以下是一个简单的示例：

#include <tensorflow/c/c_api.h>

// 加载pb文件并创建计算图
TF_Graph* graph = TF_NewGraph();
TF_Status* status = TF_NewStatus();
TF_SessionOptions* options = TF_NewSessionOptions();

TF_Buffer* buffer = TF_ReadFile("path/to/saved/model.pb", status);
TF_ImportGraphDefOptions* import_options = TF_NewImportGraphDefOptions();
TF_GraphImportGraphDef(graph, buffer, import_options, status);

// 创建会话
TF_Session* session = TF_NewSession(graph, options, status);

// 使用会话进行推理等操作
...

1. 上述代码中，你需要将pb文件的路径传递给TF_ReadFile()函数来读取pb文件的内容。然后使用TF_GraphImportGraphDef()函数将pb文件中的计算图导入到Tensorflow的计算图中。
2. 最后，你可以使用TF_Session对象来执行模型的推理等操作。

需要注意的是，以上只是一个简单的示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的修改和扩展。

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