私は TensorFlow についてかなりの経験を積んでおり、C# の運用環境で TensorFlow で訓練されたモデルを使用することで最終的に最高潮に達するプロジェクトに着手しようとしています。基本的に、C# 環境に送られるライブ データがあり、最終的には TensorFlow でモデルの出力に基づいて決定を出力したり、特定のアクションを実行したりする必要があります。これは基本的に、既存のインフラストラクチャの単なる制約です。
これを実装するには、データをディスクに書き込み、アプリケーションの Python 部分を呼び出し、最後に Python アプリケーションによって出力された結果を読み取り、それに基づいて何らかのアクションを実行するなど、いくつかの潜在的に悪い方法を考えることができます。ただし、これは遅いです。
C# と Python ベースの Tensorflow の間で、この同じ統合された関係を実現するためのより高速な方法はありますか? C++ と TensorFlow でこれを行う方法がいくつかあるようですが、C# はどうでしょうか?