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如何在siddhi中将参数传递给tensorflow的预测函数?

在siddhi中将参数传递给TensorFlow的预测函数可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装并配置好TensorFlow和Siddhi环境。
  2. 在Siddhi中,可以使用自定义的Siddhi扩展来调用TensorFlow的预测函数。创建一个自定义的Siddhi扩展,用于将参数传递给TensorFlow的预测函数。
  3. 在自定义的Siddhi扩展中,定义一个输入流,用于接收参数。可以使用Siddhi的@source注解来定义输入流,并指定参数的类型和名称。
  4. 在自定义的Siddhi扩展中,实现预测函数的调用逻辑。可以使用TensorFlow的Python API来加载模型,并使用输入参数进行预测。根据具体的预测函数和模型,编写相应的代码逻辑。
  5. 在Siddhi查询中,使用自定义的Siddhi扩展来调用预测函数。通过输入流将参数传递给自定义的Siddhi扩展,然后在查询中使用自定义的扩展函数进行预测。

以下是一个示例自定义的Siddhi扩展的代码:

代码语言:txt
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@Extension(
    name = "tensorflow",
    namespace = "custom",
    description = "Custom Siddhi extension for TensorFlow prediction"
)
public class TensorFlowExtension extends Extension {
    
    @Configurable
    @Description("Model path")
    private static String modelPath;
    
    @Configurable
    @Description("Input tensor name")
    private static String inputTensorName;
    
    @Configurable
    @Description("Output tensor name")
    private static String outputTensorName;
    
    @Override
    protected void init(ExpressionExecutor[] expressionExecutors, ConfigReader configReader, SiddhiAppContext siddhiAppContext) {
        // 初始化逻辑,加载模型等
    }
    
    @Override
    protected Object execute(Object[] objects, State state) {
        // 执行预测逻辑,将参数传递给TensorFlow预测函数
        // 根据inputTensorName和outputTensorName进行预测
        return predictionResult;
    }
    
    @Override
    protected Object execute(Object o, State state) {
        return null;
    }
    
    @Override
    public void start() {
        // 启动逻辑
    }
    
    @Override
    public void stop() {
        // 停止逻辑
    }
}

在Siddhi查询中,可以使用以下方式调用自定义的Siddhi扩展:

代码语言:txt
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@info(name = 'query')
from inputStream
select custom:tensorflow(input1, input2) as prediction
insert into outputStream;

其中,inputStream是输入流,input1input2是参数,outputStream是输出流。custom:tensorflow(input1, input2)表示调用自定义的Siddhi扩展函数进行预测。

请注意,以上示例代码仅为演示目的,实际使用时需要根据具体的TensorFlow模型和预测函数进行适当的修改和调整。

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