使用java代码实现读取tensorflow训练的模型并进行预测

可以使用TensorFlow Java API来读取训练好的模型并进行预测。以下是一个简单的示例代码：

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;

public class TensorFlowPredictor {
  public static void main(String[] args) {
    // Load the TensorFlow model
    String modelPath = "/path/to/model.pb";
    byte[] graphDef = Files.readAllBytes(Paths.get(modelPath));
    Graph graph = new Graph();
    graph.importGraphDef(graphDef);

    // Create a TensorFlow session
    Session session = new Session(graph);

    // Prepare the input data
    float[][] input = {{1.0f, 2.0f, 3.0f}, {4.0f, 5.0f, 6.0f}};
    Tensor<Float> inputTensor = Tensor.create(input);

    // Run the prediction
    Tensor outputTensor = session.runner()
        .feed("input", inputTensor)
        .fetch("output")
        .run()
        .get(0);

    // Print the output
    float[][] output = new float[2][1];
    outputTensor.copyTo(output);
    System.out.println(Arrays.deepToString(output));
  }
}

在这个示例中，我们首先加载了一个TensorFlow模型，然后创建了一个TensorFlow会话。接下来，我们准备了输入数据，并使用会话运行了预测操作。最后，我们将输出结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上读取和预测模型可能需要更多的代码和配置。