如何在Spring Boot应用中加载和使用TensorFlow模型

import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;
 
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
 
public class TensorFlowModelLoader {
 
    public Session loadModel(String modelPath) throws IOException {
        // 读取模型文件
        byte[] modelBytes = Files.readAllBytes(Path.of(modelPath));
 
        // 加载TensorFlow模型
        Graph graph = TensorFlow.createGraph();
        Session session = new Session(graph);
        session.run(modelBytes);
 
        return session;
    }
 
    public float[] predict(Session session, float[] inputData) {
        // 创建输入Tensor
        try (Tensor<Float> inputTensor = Tensor.create(inputData)) {
            // 运行模型进行预测
            String[] outputNames = {"output"}; // 假设输出节点名为"output"
            Tensor<Float> resultTensor = session.runner()
                    .feed("input", inputTensor) // 假设输入节点名为"input"
                    .fetch(outputNames)
                    .run()
                    .get(0).expect(Float.class);
 
            // 获取预测结果
            float[] result = resultTensor.copyTo(new float[10]); // 假设输出形状为[10]
            resultTensor.close();
            return result;
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        TensorFlowModelLoader loader = new TensorFlowModelLoader();
        Session session = loader.loadModel("path/to/your/model.pb");
 
        float[] inputData = {0.1f, 0.2f, 0.3f}; // 示例输入数据
        float[] prediction = loader.predict(session, inputData);
 
        // 输出预测结果
        for (float p : prediction) {
            System.out.println(p);
        }
 
        // 关闭Session
        session.close();
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中加载TensorFlow模型并进行预测。首先，它定义了一个loadModel方法来读取模型文件并创建一个TensorFlowSession。predict方法接受一个Session和输入数据，创建输入Tensor，运行模型，并获取输出预测结果。最后，在main方法中，我们加载模型，进行预测，并关闭Session。