在离线训练时，为了效率考虑，我们经常把数据转成TFRecord格式，然后直接调用TensorFlow提供的Reader来读入TFRecord数据。这样在生成的`graph.pb`中，Reader会对应多个节点，如果在c++中直接导入这个`graph.pb`我们就不能使用`std::vector<std::pair<std::string, tensorflow::Tensor>>`作为`session.Run(...)`的输入了，本文讲解一下怎样处理这种情况。
之前的一篇文章中[使用TensorFlow C++ API构建线上预测服务 - 第一篇](https://mathmach.com/6d246b32/)，详细讲解了怎样用TensorFlow C++ API导入模型做预测，但模型`c = a * b`比较简单，只有模型结构，并没有参数，所以文章中并没讲到怎样导入参数，本文使用一个复杂的模型继续讲解。
目前，TensorFlow官方推荐使用Bazel编译源码和安装，但许多公司常用的构建工具是CMake。TensorFlow官方并没有提供CMake的编译示例，但提供了MakeFile文件，所以可以直接使用make进行编译安装。另一方面，模型训练成功后，官方提供了TensorFlow Servering进行预测的托管，但这个方案过于复杂。对于许多机器学习团队来说，一般都有自己的一套模型托管和预测服务，如果使用TensorFlow Servering对现存业务的侵入性太大，使用TensorFlow C++ API来导入模型并提供预测服务能方便的嵌入大部分已有业务方案，对这些团队来说比较合适。
将Sublime打造成舒适的C++编辑器。
Symbol提供了许多图的接口，便于前端访问，而Graph里面没几个接口，主要就是有个indexed_graph，便于底层训练时快速访问。Symbol非常灵活，以后有可能支持动态图，但每次动态变化后都要先转成Graph，底层不太支持动态度，因为都是vector用index来索引node，不太适合中间插入一个node。
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