要调用一个pb模型，首先需要加载这个模型。通常，我们会使用Tensorflow Serving来加载pb模型并进行预测。以下是一个简单的示例代码来演示如何调用一个pb模型：
import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from grpc.beta import implementations
# 定义模型地址和端口号
model_address = 'localhost'
model_port = 9000
# 创建一个stub对象来连接Tensorflow Serving
channel = implementations.insecure_channel(model_address, model_port)
stub = predict_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)
# 构建请求
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'model_name'
request.model_spec.signature_name = 'serving_default'
# 设置输入数据
input_data = {
'input': [[1.0, 2.0, 3.0]]
}
input_tensor_proto = tf.make_tensor_proto(input_data, dtype=tf.float32)
request.inputs['input'].CopyFrom(input_tensor_proto)
# 发送请求并获取预测结果
result = stub.Predict(request, 10.0) # 设置超时时间
# 处理预测结果
output_data = tf.make_ndarray(result.outputs['output'])
print(output_data)
在这个示例中，我们首先创建了一个与Tensorflow Serving连接的stub对象。然后，我们构建了一个预测请求，并设置了输入数据。最后，我们发送请求并获取预测结果。请注意，需要根据具体模型的输入和输出名称来设置请求中的输入数据和处理预测结果。
请确保已经安装了相关的Python库（如tensorflow-serving-api）并且Tensorflow Serving已经在运行中。
