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要調用一個 pb 模型，首先需要加載這個模型。通常，我們會使用 Tensorflow Serving 來加載 pb 模型并進行預測。以下是一個簡單的示例代碼來演示如何調用一個 pb 模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from grpc.beta import implementations

# 定義模型地址和端口號 
model_address = 'localhost'
model_port = 9000

# 創建一個 stub 對象來連接 Tensorflow Serving
channel = implementations.insecure_channel(model_address, model_port)
stub = predict_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)

# 構建請求 
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'model_name'
request.model_spec.signature_name = 'serving_default'

# 設置輸入數據 
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)

# 發送請求并獲取預測結果 
result = stub.Predict(request, 10.0)  # 設置超時時間 

# 處理預測結果 
output_data = tf.make_ndarray(result.outputs['output'])
print(output_data)

在這個示例中，我們首先創建了一個與 Tensorflow Serving 連接的 stub 對象。然后，我們構建了一個預測請求，并設置了輸入數據。最后，我們發送請求并獲取預測結果。請注意，需要根據具體模型的輸入和輸出名稱來設置請求中的輸入數據和處理預測結果。

請確保已經安裝了相關的 Python 庫（如 tensorflow-serving-api）并且 Tensorflow Serving 已經在運行中。

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