TensorFlow Serving 是一个端到端的开源机器学习推理系统，用于在生产环境中部署机器学习模型。它提供了一个标准化的 RESTful API，可用于在客户端和服务端之间交换数据。tf-serving-nodejs-client 是一个 Node.js 包，用于连接 TensorFlow Serving API 并执行推理任务。本文将详细介绍如何使用 npm 包 tf-serving-nodejs-client。
安装
使用 npm 进行安装：
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使用
连接到 TensorFlow Serving
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在上面的示例中，我们使用 createServingClient 函数创建一个 tf-serving-nodejs-client 的实例，并指定 TensorFlow Serving 的地址和要使用的模型名称。
发送推理请求
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在上面的示例中，我们使用 predict 函数发送一个推理请求，并指定输入数据和输出节点名称。predict 函数返回一个 Promise，它解析为推理结果。
加载模型元数据
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在上面的示例中，我们使用 loadMeta 函数加载模型的元数据。模型的元数据包括输入和输出节点的名称和形状。
示例代码
下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用 tf-serving-nodejs-client 进行推理任务：
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------------------------结论
npm 包 tf-serving-nodejs-client 提供了一个便捷的方式来连接 TensorFlow Serving API 并进行推理任务。本文介绍了如何安装和使用 tf-serving-nodejs-client，并提供了示例代码，希望对读者有所帮助。
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