面向机器智能的TensorFlow实践：产品环境中模型的部署

message ClassificationResponse{

repeated ClassificationClass classes = 1;

};

message ClassificationClass {

string name = 1;

float score = 2;

}

可对可以或许接收一幅图像，或一个音频片段或一段文字的随便率性类型的办事应用同一个接口。

为了应用像数据库记录如许的构造化输入，须要修改ClassificationRequest消息。例如，如不雅试图为Iris数据集构建分类办事，则须要如下编码：

请留意位于上述代码片段中最上方的load。它大年夜外部导入的protobuf库中导入了cc_proto_library规矩定义。然后，应用它为proto文件定义了一个构建规矩。应用bazel build :classification_service_proto可运行该构建，并经由过程bazel-genfiles/classification_service.grpc.pb.h检查结不雅：

… 
 
class ClassificationService { 
 
... 
 
class Service : public ::grpc::Service { 
 
public: 
 
Service(); 
 
virtual ~Service(); 
 
virtual ::grpc::Status classify(::grpc::ServerContext* 
 
context, const ::ClassificationRequest* 
 
request, ::ClassificationResponse* response); 
 
};

按照揣摸逻辑，ClassificationService::Service是必须要实现的接口。我们也可经由过程检查bazel-genfiles/classification_service.pb.h查看request和response消息的定义：

… 
 
class ClassificationRequest : 
 
public ::google::protobuf::Message { 
 
... 
 
const ::std::string& input() const; 
 
void set_input(const ::std::string& value); 
 
... 
 
} 
 
class ClassificationResponse : 
 
public ::google::protobuf::Message { 
 
... 
 
const ::ClassificationClass& classes() const; 
 
void set_allocated_classes(::ClassificationClass* 
 
classes); 
 
... 
 
} 
 
class ClassificationClass : 
 
public ::google::protobuf::Message { 
 
... 
 
const ::std::string& name() const; 
 
void set_name(const ::std::string& value); 
 
	
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