Question

我已经使用Keras创建LSTM网络，用于基于句子中前一个单词的上下文来预测下一个单词。我已经用Python编写了代码，但是必须将其与C ++的现有代码一起部署。因此，如何将这块代码转换为C ++，因为我是新手，因此我一直在python中使用内置函数。

我一直在尝试将每一行python代码都转换为C ++，但这很耗时，而且我什至无法读取C ++中的hdf5和pkl文件。 Python代码：

    from pickle import load
    from keras.models import load_model
    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences


def generate_seq(model, tokenizer, seq_length, seed_text, no_next_words):
    result = []
    in_text = seed_text

    for _ in range(no_next_words):
        # encode the text as integer
        encoded = tokenizer.texts_to_sequences([in_text])[0]
        # convert sequences to a fixed length
        encoded = pad_sequences([encoded], maxlen=seq_length, truncating='pre')
        # predict probabilities for each word
        yhat = model.predict_classes(encoded, verbose=0)
        # map predicted word index to word
        out_word = ''
        for word, index in tokenizer.word_index.items():
            if index == yhat:
                out_word = word
                break
        # append to input
        in_text += ' ' + out_word
        result.append(out_word)
    return ' '.join(result)

# load the model
model = load_model('model_chat2_3.h5')

# load the tokenizer
tokenizer = load(open('tokenizer_chat2_3.pkl', 'rb'))

# generate new text
while(True):
  inp = input("Enter:")
  generated = generate_seq(model, tokenizer, 2,inp, 1)
  print(generated)

C ++代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <typeinfo>
#include <string>
using namespace std;

int main(int argc, const char * argv[]) {
ifstream myReadFile,myReadFile2;

myReadFile.open("/Users/Apple/New word_prediction/word_prediction/data/colab models/chat2_2/tokenizer_chat2_2.pkl");
myReadFile2.open("/Users/Apple/New word_prediction/word_prediction/data/colab models/chat2_2/model_chat2_2.h5");
        char output[1200];
        if (myReadFile.is_open()) {

            while (!myReadFile.eof()) {
                myReadFile >> output;
                cout<<output<<endl;
    }
        }
        myReadFile.close();
        myReadFile2.close();
        return 0;

    }

C ++的输出结果是一些编码后的字符串。

我尝试参考前面的答案，但是所有答案都是针对其用例而专门构建的。例如： Convert Keras model to C++。基本上，我使用LSTM网络（隐藏层：LSTM）构建了keras模型，而在上述链接中，它是为CNN网络构建的，具有完全不同的体系结构。如果我点击上面的链接，我将不得不完全更改代码。同样在其他类似的存储库中，它们也用于CNN进行图像处理，但是在我的用例中，我必须通过LSTM网络基于先前单词的上下文来预测下一个单词。该模型在控制台上具有很好的准确性，但是必须在移动应用程序的实时键盘上进行测试。

所以我的问题是，是否有一种方法或工具可以将某些代码转换为C ++，或者至少如何读取基于LSTM网络（model_chat2_3.h5）和tokenizer_chat2_3.pkl文件构建的keras模型。进入C ++。另外，如果有人可以指导我将keras模型直接部署在移动应用程序上，以用作键盘。再次使用现有的所有存储库，在移动应用程序上部署基于CNN的模型以执行与图像相关的事情

Keras LSTM model to android这也将有所帮助，但尚未有人回答。

我是C ++的新手，由于时间有限，因此无法为其编写完整的代码。任何帮助表示赞赏！

加载和使用在C ++中使用LSTM网络构建的Keras模型

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