如何在C++中嵌入python时修复"导入错误:没有名为'tensorflow'的模块"

How to fix "ImportError: No module named 'tensorflow'" when embedding python in C++

本文关键字:模块 错误 tensorflow 导入 C++ python      更新时间:2023-10-16

我的问题是关于在C++中嵌入python。我想嵌入一个导入 tensorflow 和 numpy 的 python 模块。我能够嵌入一个无法成功导入张量流或numpy的python代码。此外,在我的 python 中使用 tensorflow 没有问题。 我的设置是 操作系统: Linux Ubuntu 16.04 蟒蛇版本:3.5

我使用 PyRun_SimpleString() 测试了各种情况。我尝试在 c++ 中嵌入 python 时导入张量流返回空

Py_Initialize();
PySys_SetArgv(argc, (wchar_t**)argv);
PyRun_SimpleString("import os n"
"print('Hello TF!!!')");)
Py_Finalize();

但它给出了一个错误

Fatal Python error: no mem for sys.argv
ValueError: character U+65442f2e is not in range [U+0000; U+10ffff]
Current thread 0x00007f5a69506740 (most recent call first):
Aborted (core dumped)

以下是我的主要.cpp和CMakeList.txt文件:

主.cpp:

#include "Python.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("import tensorflow n"
"print('Hello TF!!!')");
Py_Finalize();
return 0;
}

CMakeList.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.13)
project(Demo)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -I/usr/include/python3.5 -I/usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.5  -fno-strict-aliasing -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security  -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes")
add_executable(Demo main.cpp)
set(PYTHON_EXECUTABLE "/usr/bin/python3.5")
set(PYTHON_INCLUDE_DIR "/usr/include/python3.5m")
set(PYTHON_LIBRARIES "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so")
include_directories(${PYTHON_INCLUDE_DIRS})
include_directories(${PYTHON_DIRECTORIES})
target_link_libraries(Demo ${PYTHON_LIBRARIES})

使用命令构建代码:

cmake --build . --target Demo -- -j 2

使用命令执行:

./Demo

当程序执行以下错误提示:

Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'tensorflow'

而不是"导入张量流",如果我使用"import os"/"import time",结果是"Hello TF!!"。

如何解决此错误?CMakeList.txt中有什么遗漏吗?

我再次按照 https://www.tensorflow.org/install/pip 中给出的步骤安装了 Tensorflow,并在创建的虚拟环境中执行了上述代码。然后,问题解决了。