C语言调用python训练的机器学习模型（项目需求轻体量）

问题描述

机器学习模型基本上都是python下的实现与使用，有关C如何调用训练好的模型或是C实现模型的相关教程相对较少
同时，项目需求整个模型大小尽可能小，大概在几十Kb
由于是表格类型的数据，因此主要考虑树模型

一般而言，更常见的C语言使用机器学习模型为两种：

• 一种是下载对应的机器学习模型的库，然后在C语言中部署，然后调用python训练好的模型
• 一种是下载onnx包，C语言中部署，然后调用python训练好的模型

但是这两种方法都需要下载对应的包，即便是机器学习模型进行了轻体量的优化，这些包的体量却是无法避免的，因此再无进行下去的必要

因此，需要考虑不适用包的方法，也可以分为两种方法：

• 一种是直接在C中手搓个简单的模型出来，然后进行训练和预测，但是这种方法很考验基础，而且很难进行参数调优
• 一种是根据python训练后的模型，查看树的结构，然后根据树的结构使用if条件进行复现。这种方法是最暴力的，但是模型的每一次修改将是重复机械的大量工程

而m2cgen是一个python包，可以将你的模型自动转为文本，也就是代替自己手写实现了最后一个方法，简直是神器。

问题解决

接下来就是python对模型进行优化，然后使用m2cgen导出为一个函数文本，不再需要任何多余的安装包，直接复制到c或cpp文件里调用该函数就可以，后续模型更新也只需要把该函数进行替换即可，十分方便。