在C語言中調(diào)用訓(xùn)練好的TensorFlow模型，可以使用tensorflow::Session API。首先需要安裝TensorFlow C API，然后創(chuàng)建一個(gè)tensorflow::Session對(duì)象，并使用該對(duì)象加載和運(yùn)行模型。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

#include <tensorflow/cc/client/session.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>
#include <iostream>

int main() {
  // 創(chuàng)建一個(gè)新的會(huì)話
  tensorflow::Session* session;
  tensorflow::Status status = tensorflow::NewSession(tensorflow::SessionOptions(), &session);
  if (!status.ok()) {
    std::cout << status.ToString() << "\n";
    return 1;
  }

  // 加載模型
  std::string model_path = "path/to/your/model.pb";
  status = session->LoadBinaryProto(model_path, "");
  if (!status.ok()) {
    std::cout << status.ToString() << "\n";
    return 1;
  }

  // 運(yùn)行模型
  std::vector<tensorflow::Tensor> inputs;
  std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
  // 這里添加你的輸入數(shù)據(jù)和期望的輸出數(shù)據(jù)
  // ...
  status = session->Run(inputs, {}, {}, &outputs);
  if (!status.ok()) {
    std::cout << status.ToString() << "\n";
    return 1;
  }

  // 打印輸出結(jié)果
  for (const auto& output : outputs) {
    std::cout << output.flat<float>() << "\n";
  }

  return 0;
}

注意：這個(gè)示例假設(shè)你已經(jīng)有一個(gè)訓(xùn)練好的TensorFlow模型文件（例如model.pb），并且已經(jīng)將其加載到內(nèi)存中。你需要根據(jù)實(shí)際情況修改輸入數(shù)據(jù)和期望的輸出數(shù)據(jù)。