摘要：集成項目鏈接通過上一節(jié)的學(xué)習(xí)我們已經(jīng)可以訓(xùn)練得到一只傲嬌的聊天了。本章將介紹項目關(guān)于的集成問題，在集成之后，我們的可以通過應(yīng)用與大家日常互撩。由于只是一個小測試，所以不考慮性能方面的問題，在下一章我們將重點處理效率難關(guān)，集成。

項目github鏈接

通過上一節(jié)的學(xué)習(xí)我們已經(jīng)可以訓(xùn)練得到一只傲嬌的聊天AI_PigPig了。

本章將介紹項目關(guān)于Netty的集成問題，在集成Netty之后，我們的AI_PigPig可以通過web應(yīng)用與大家日常互撩。
由于只是一個小測試，所以不考慮性能方面的問題，在下一章我們將重點處理效率難關(guān)，集成Redis。

關(guān)于Netty的學(xué)習(xí)大家可以看我的另一篇文章，本節(jié)中關(guān)于Netty部分的代碼改編自該文章中的netty聊天小練習(xí)，文章中會有詳細的講解。

首先對測試訓(xùn)練結(jié)果的代碼進行改動，將輸入輸出流重定向自作為中間媒介的測試文件中。

完整代碼鏈接

with tf.Session() as sess:#打開作為一次會話
    # 恢復(fù)前一次訓(xùn)練
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(".")#從檢查點文件中返回一個狀態(tài)(ckpt)
    #如果ckpt存在，輸出模型路徑
    if ckpt != None:
        print(ckpt.model_checkpoint_path)
        model.saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)#儲存模型參數(shù)
    else:
        print("沒找到模型")
    #測試該模型的能力
    while True:
        #從文件中進行讀取
        #input_string = input("me > ")
        #測試文件輸入格式為"[內(nèi)容]:[名字]"
        #eg.你好:AI【表示AI的回復(fù)】
        #你好:user【表示用戶的輸入】
        with open("./temp.txt","r+",encoding="ANSI") as myf:
            #從文件中讀取用戶的輸入
            line=myf.read()
            list1=line.split(":")
            #長度為一，表明不符合輸入格式，設(shè)置為"no",則不進行測試處理
            if len(list1)==1:
                input_string="no"
            else:
                #符合輸入格式，證明是用戶輸入的
                #input_string為用戶輸入的內(nèi)容
                input_string=list1[0]
                myf.seek(0)
                #清空文件
                myf.truncate()
                #寫入"no"，若讀到"no"，則不進行測試處理
                myf.write("no")
             
        
    # 退出
        if input_string == "quit":
           exit()
        #若讀到"no",則不進行測試處理
        if input_string != "no":
            input_string_vec = []#輸入字符串向量化
            for words in input_string.strip():
                input_string_vec.append(vocab_en.get(words, UNK_ID))#get()函數(shù)：如果words在詞表中，返回索引號；否則，返回UNK_ID
                bucket_id = min([b for b in range(len(buckets)) if buckets[b][0] > len(input_string_vec)])#保留最小的大于輸入的bucket的id
                encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights = model.get_batch({bucket_id: [(input_string_vec, [])]}, bucket_id)
                #get_batch(A,B):兩個參數(shù)，A為大小為len(buckets)的元組，返回了指定bucket_id的encoder_inputs,decoder_inputs,target_weights
                _, _, output_logits = model.step(sess, encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights, bucket_id, True)
                #得到其輸出
                outputs = [int(np.argmax(logit, axis=1)) for logit in output_logits]#求得最大的預(yù)測范圍列表
                if EOS_ID in outputs:#如果EOS_ID在輸出內(nèi)部，則輸出列表為[,,,,:End]
                    outputs = outputs[:outputs.index(EOS_ID)]
             
                response = "".join([tf.compat.as_str(vocab_de[output]) for output in outputs])#轉(zhuǎn)為解碼詞匯分別添加到回復(fù)中
                print("AI-PigPig > " + response)#輸出回復(fù)
                #將AI的回復(fù)以要求的格式進行寫入,方便Netty程序讀取
                with open("./temp1.txt","w",encoding="ANSI") as myf1:
                    myf1.write(response+":AI")

完整代碼參見鏈接netty包下。

在原本的ChatHandler類中添加了從文件中讀取數(shù)據(jù)的方法readFromFile，以及向文件中覆蓋地寫入數(shù)據(jù)的方法writeToFile。

    //從文件中讀取數(shù)據(jù)
    private static String readFromFile(String filePath) {
        File file=new File(filePath);
        String line=null;
        String name=null;
        String content=null;
        try {
            //以content:name的形式寫入
            BufferedReader br=new BufferedReader(new FileReader(file));
            line=br.readLine();
            String [] arr=line.split(":");
            if(arr.length==1) {
                name=null;
                content=null;
            }else {
                content=arr[0];
                name=arr[1];
            }
            br.close();
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return content;
    }
    
    //向文件中覆蓋地寫入
    private static void writeToFile(String filePath,String content) {
        File file =new File(filePath);
        try {
            FileWriter fileWriter=new FileWriter(file);
            fileWriter.write("");
            fileWriter.flush();
            fileWriter.write(content);
            fileWriter.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
    }

對原來的channelRead0方法進行修改，將輸入輸出流重定向到臨時文件中。

    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, TextWebSocketFrame msg) throws Exception {
        System.out.println("channelRead0");
        //得到用戶輸入的消息，需要寫入文件/緩存中，讓AI進行讀取
        String content=msg.text();
        if(content==null||content=="") {
            System.out.println("content 為null");
            return ;
        }
        System.out.println("接收到的消息："+content);
        //寫入
        writeToFile(writeFilePath, content+":user");
        //給AI回復(fù)與寫入的時間，后期會增對性能方面進行改進
        Thread.sleep(1000);
        //讀取AI返回的內(nèi)容
        String AIsay=readFromFile(readFilePath);
        //讀取后馬上寫入
        writeToFile(readFilePath,"no");
        //沒有說，或者還沒說
        if(AIsay==null||AIsay==""||AIsay=="no") {
            System.out.println("AIsay為空或no");
            return;
        }
        System.out.println("AI說："+AIsay);
        
        clients.writeAndFlush(
                new TextWebSocketFrame(
                        "AI_PigPig在"+LocalDateTime.now()
                        +"說："+AIsay));
    }
    

    
        
        
    
    
        
        
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