java 调用 yang模型

Java可以使用YANG模型，但是需要使用相应的库或工具来实现。以下是一些可用的库和工具：

1. OpenDaylight: OpenDaylight项目是一个基于SDN的开放源代码平台，它提供了一个可扩展的YANG建模框架，可以与Java一起使用。

2. YANG Tools Project: YANG Tools项目是一个开源库，它提供了一组Java类和工具，用于处理YANG模型和实例数据。它还提供了一个插件，可以与Eclipse IDE一起使用。

3. YDK: YDK是一个用于编写SDN应用程序的库，它支持多个编程语言，包括Java。它提供了一组Java类和工具，用于处理YANG模型和实例数据。

4. yang-java: yang-java是一个开源库，它提供了一组Java类，用于处理YANG模型和实例数据。

以上是一些可用的库和工具，可以帮助Java开发人员使用YANG模型。

相关问题

java调用onnx模型

Java可以通过ONNX Runtime来调用ONNX模型。ONNX Runtime是一个高性能、跨平台、开源的推理引擎，可以在多种硬件和操作系统上运行，支持Java、C++、C#等多种编程语言。

以下是使用Java调用ONNX模型的基本步骤：

1. 下载ONNX Runtime的Java API库，并将其添加到Java项目中。

2. 加载ONNX模型，并创建一个推理会话。

OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession.SessionOptions opts = new OrtSession.SessionOptions();
OrtSession session = env.createSession(modelPath, opts);

其中，modelPath为ONNX模型文件的路径。

3. 准备输入数据，并将其传入推理会话。

float[][] inputData = new float[1][inputSize];
// 填充输入数据
OrtValue inputTensor = OrtValue.createTensor(env, inputData);
session.run(Collections.singletonMap(inputName, inputTensor), outputNames);

其中，inputName为模型的输入名称，outputNames为模型的输出名称列表。

4. 获取输出数据。

OrtValue outputTensor = outputs.get(outputName);
float[] outputData = (float[]) outputTensor.getValue();

其中，outputName为模型的输出名称。

完整示例代码：

// 加载ONNX模型
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession.SessionOptions opts = new OrtSession.SessionOptions();
OrtSession session = env.createSession(modelPath, opts);

// 准备输入数据
float[][] inputData = new float[1][inputSize];
// 填充输入数据
OrtValue inputTensor = OrtValue.createTensor(env, inputData);

// 运行推理
List<String> outputNames = session.getOutputNames();
Map<String, OrtValue> outputs = session.run(Collections.singletonMap(inputName, inputTensor), outputNames);

// 获取输出数据
OrtValue outputTensor = outputs.get(outputName);
float[] outputData = (float[]) outputTensor.getValue();

java调用python模型文件

好的，关于这个问题，我可以给您一些参考和建议。一般来说，Java可以通过使用Python的Subprocess模块来调用Python模型文件。具体地，您需要执行以下步骤：

1. 构建Python模型：首先，您需要使用Python编写代码来构建机器学习模型。这个模型可以使用一些流行的机器学习库，比如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。

2. 导入Python模型：在Java中，您需要使用Subprocess模块来导入Python模型。具体来说，您可以使用Java的Runtime.exec()方法或ProcessBuilder类来调用Python脚本，并传递参数。

3. 传递数据：一旦Python脚本被调用，您需要将数据从Java传递到Python中。这可以通过使用subprocess.call()方法或Popen类来完成。在这里，您可以使用Python的pickle库来保存和加载数据。

4. 获取结果：最后，您需要从Python脚本获取结果并在Java中使用。这可以通过使用subprocess.check_output()方法或communicate()方法来完成。

希望这些对您有所帮助。如果您有更多的疑问，我可以尽力为您解答。