如何使用 Java 创建 TensorProto for TensorFlow？

现在我们使用tensorflow/serving进行推理。它公开了 gRPC 服务，我们可以从 proto 文件生成 Java 类。

现在我们可以生成PreditionService from https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/apis/prediction_service.proto https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/apis/prediction_service.proto但我怎样才能构建TensorProto来自多维数组的对象。

我们有一些来自 Python ndarray 和 C++ 的示例。如果有人尝试过 Java 那就太好了。

有一些关于在 Java 中运行 TensorFlow 的工作。这是blog https://medium.com/google-cloud/how-to-invoke-a-trained-tensorflow-model-from-java-programs-27ed5f4f502d#.utw5gb708但我不确定它是否有效，或者我们如何在没有依赖关系的情况下使用它。

TensorProto https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/framework/tensor.proto支持张量内容的两种表示形式：

1. 各种种类repeated *_val字段（例如TensorProto.float_val, TensorProto.int_val），它将内容存储为原始元素的线性数组，按行优先顺序。

2. The TensorProto.tensor_content字段，将内容存储为单字节数组，对应于结果tensorflow::Tensor::AsProtoTensorContent() https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/37256f4857cdadefa09e0505f4acc91ffbf626e2/tensorflow/core/framework/tensor.cc#L654。 （一般来说，这个表示对应于一个内存中的表示tensorflow::Tensor，转换为字节数组，但是DT_STRING类型的处理方式不同。）

可能会更容易生成TensorProto使用第一种格式的对象，尽管效率较低。假设你有一个二维float数组称为tensorData在您的 Java 程序中，您可以使用以下代码作为起点：

float[][] tensorData = ...;
TensorProto.Builder builder = TensorProto.newBuilder();

// Set the shape and dtype fields.
// ...

// Set the float_val field.
for (int i = 0; i < tensorData.length; ++i) {
    for (int j = 0; j < tensorData[i].length; ++j) {
        builder.addFloatVal(tensorData[i][j]);
    }
}

TensorProto tensorProto = builder.build();