在Java中加载一个带有'predict' Signature Def的TensorFlow SavedModel,可以按照以下步骤进行:
下面是一个示例代码,演示了如何在Java中加载一个带有'predict' Signature Def的TensorFlow SavedModel:
import org.tensorflow.SavedModelBundle;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
public class TensorFlowExample {
public static void main(String[] args) {
// 加载SavedModel
SavedModelBundle savedModel = SavedModelBundle.load("path/to/saved_model", "serve");
// 创建Session
Session session = savedModel.session();
// 获取Signature Def
MetaGraphDef metaGraphDef = savedModel.metaGraphDef();
// 获取Signature Def的输入和输出
SignatureDef signatureDef = metaGraphDef.getSignatureDefOrThrow("predict");
TensorInfo inputTensorInfo = signatureDef.getInputsOrThrow("input");
TensorInfo outputTensorInfo = signatureDef.getOutputsOrThrow("output");
// 创建输入Tensor
float[] inputData = {1.0f, 2.0f, 3.0f};
Tensor<Float> inputTensor = Tensor.create(inputData, Float.class);
// 运行模型
Tensor<?> outputTensor = session.runner()
.feed(inputTensorInfo.getName(), inputTensor)
.fetch(outputTensorInfo.getName())
.run()
.get(0);
// 获取输出Tensor的值
float[] outputData = new float[3];
outputTensor.copyTo(outputData);
// 打印输出结果
for (float value : outputData) {
System.out.println(value);
}
// 关闭Session和SavedModel
session.close();
savedModel.close();
}
}
请注意,上述示例代码仅用于演示目的,实际使用时需要根据具体的模型和数据进行适当的修改。
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