在Spring Boot应用中加载和使用TensorFlow模型，‌可以通过以下步骤实现：‌

1. ‌创建Spring Boot项目‌：‌首先，‌使用Spring Initializr创建一个新的Spring
   Boot项目，‌并添加Spring Web依赖。‌
2. ‌添加TensorFlow依赖‌：‌在项目的pom.xml文件中添加TensorFlow库的依赖。‌
3. ‌加载TensorFlow模型‌：‌在Spring
   Boot应用程序的启动过程中，‌通过创建一个Bean来加载TensorFlow模型。‌可以使用TensorFlow Java API中的SavedModelBundle类来加载模型。‌
4. ‌使用模型进行预测‌：‌加载模型后，‌可以编写控制器和服务来处理前端请求，‌并使用模型进行预测。‌

通过以上步骤，‌你可以在Spring Boot应用中成功地加载和使用TensorFlow模型进行AI相关的任务处理‌。
以下是一个简化的代码示例，展示了如何在Spring Boot应用中加载和使用TensorFlow模型：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;@SpringBootApplication
public class RaceModelApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(RaceModelApplication.class, args);}// 加载模型并创建预测接口public void predictRace(float[][] data) {try (Graph graph = TensorFlow.loadGraph("path/to/your/model.pb")) {try (Session session = new Session(graph)) {// 创建输入数据的张量Tensor<Float> tensorIn = Tensor.create(data);// 获取输出张量String outputName = "output_node_name"; // 替换为你的输出节点名称Tensor<Float> tensorOut = session.runner().feed("input_node_name", tensorIn) // 替换为你的输入节点名称.fetch(outputName).run().get(0).expect(Float.class);// 处理输出结果float[][] predictions = tensorOut.copyTo(new float[1][3]); // 假设有3个类别的输出// ... 进行预测结果处理}}}
}

注意：

替换"path/to/your/model.pb"为你的模型文件路径。

替换"input_node_name"和"output_node_name"为你模型中相应的节点名称。