C#使用公共语言拓展（CLE）调用Python3（使用TensorFlow训练的模型）

对于Python2来说，使用IronPython可以方便的实现C#调用Python，但是对于特定需求，比如使用TensorFlow（最低支持Python3.5），就没办法使用IronPython了，为了解决这个问题，一个方法就是使用TensorflowSharp，简单使用可以看我的这篇文章：TensorflowSharp安装和使用入门，或者自行百度。还有一个方法就是用公共语言拓展（CLE），这个在Java上面似乎挺多人使用的，但是C#貌似没有很多相关的信息，官方文档也有使用方法，比较容易使用，不过我还是遇到了一些小问题，干脆直接记录下来。
首先是安装，根据自己的需要选择地址安装后，（Windows）实际上库文件是在C盘下面的srplab文件夹，而不是选择的安装路径，然后根据自己的.NET版本导入合适的版本，我的是AMD64平台，使用的是.NET Framework4.5.2，因此在项目中导入：

记得将VS编译选择去掉“首选32位”选项，不然无法正确导入。然后使用using Star_csharp完成环境安装。
干脆截取一段我自己的代码做一下说明，代码所创建的类是用来导入TensorFlow训练好的模型做预测：

using Star_csharp;namespace C_Python
{class useTF{//将模型导入和预测分开，这样可以多次调用预测函数private StarObjectClass model;private StarObjectClass processor;private StarCoreFactory starcore;private StarServiceClass Service;private StarSrvGroupClass SrvGroup;private StarObjectClass python;private string path;private string prediction;public useTF(string path){this.path = path;this.prediction = "";}public string getPred(){tryPred();return prediction;}public int modelPre(int[][] data){//将灰度数组转为python数组然后作为预测值python._Call("eval", "input = list()");for(int i = 0; i < 64; i++){for(int j = 0; j < 64; j++){python._Call("eval", "input.append(" + data[i][j] + ")");}}python._Call("eval", "input = np.array(input)");python._Call("eval", "input = input.reshape(1,64,64,1)");python._Call("eval", "prediction = pd.test_image(input)");//使用强制转换获得数据int result = (int)model._Get("num_class");int prediction = (int)python._Get("prediction");return prediction;}public void modelImport(){string path = System.Diagnostics.Process.GetCurrentProcess().MainModule.FileName;path = path.Substring(0, path.LastIndexOf("\\"));path = path + "/pythonModel";path = path.Replace('\\','/');//这里是官方给出的初始化过程starcore = StarCoreFactory.GetFactory();Service = starcore._InitSimple("test", "123", 0, 0, null);SrvGroup = (StarSrvGroupClass)Service._Get("_ServiceGroup");//--init python raw interface，我这里用的是python3.6SrvGroup._InitRaw("python36", Service);python = Service._ImportRawContext("python", "", false, "");//个人推荐使用这种写法，看起来比较直观，不容易带给自己误解python._Call("eval", "import sys");python._Call("eval", "sys.path.append(r'" + path + "')");python._Call("eval", "import numpy as np");python._Call("eval", "import pred as pd");//这里在导入tensorflow模型后获得模块接口，可以使用model._Call("func")//相当于python._Call("eval", "pd.func()"),但是前一种方法没法保存返回结果model = python._GetObject("pd");python._Call("eval", "import operate_data as processor");processor = python._GetObject("processor");}public void modelClose(){SrvGroup._ClearService();starcore._ModuleExit();}public int imgProcess(string file){//将原始图片转换为灰度图片，通过下面的get_img获得结果processor._Call("operate_face", file);//对于非基本类型没法直接强制转换，比如这里返回的二维数组只能这样一个一个读int[][] img = new int[64][];for (int i = 0; i < 64; i++)img[i] = new int[64];for (int i = 0; i < 64; i++){for (int j = 0; j < 64; j++)img[i][j] = (int)processor._Call("get_img", i, j);}//将灰度图片的数据直接作为预测模型的输入int result = modelPre(img);return result;}}
}

除此之外，因为我使用了多线程来调用该类的实例，不知道什么原因，如果在主进程中导入模型，在子线程中没法使用某些方法，解决方法：导入模型和方法调用放在同一个子线程下进行。

补充一个问题：在使用tensorFlow做预测的时候发现一个严重的问题，对于导入的模型，在正常的python项目下，对第一批输入数据做预测的时候，一般会比较慢，但是后面预测速度会很快（不知道是不是因为python的缓冲机制），但是在使用CLE的时候无论第几次预测，速度都和第一次是一样的，对时间有要求的可能需要自行寻找一下解决方案，最好也能告诉我怎么解决的，先谢谢啦～

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