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摘要：需求開發一個程序，用戶可以指定一張圖片，該程序調用上訓練好的機器學習，該會識別該圖片，給用戶返回一個文本信息，告訴用戶識別結果。至此，您可以開始編寫代碼使用提供的來調用該機器學習了。使用了發布的一個開源庫，將返回的響應反序列化成對象。
以sap leonardo作為關鍵字在微信上搜索，能搜到不少文章。但是我瀏覽了一下，好像沒有發現有從具體編程角度上來介紹的。所以我就貢獻一篇。
需求開發一個Java程序，用戶可以指定一張圖片，該Java程序調用SAP Leonardo上訓練好的機器學習API，該API會識別該圖片，給用戶返回一個文本信息，告訴用戶識別結果。
訪問https://api.sap.com, 點擊API：
SAP Leonardo Machine Learning - Functional Services
點擊Product Image Classification API：
會看到如下界面。該界面包含了這個API的Model Schema介紹，即您調用API之后，返回的響應結構里包含哪些字段，以及對應的類型（對象或者數組）。界面里包含了一個小型的API調用控制臺，您可以直接控制臺里選擇一個本地圖形文件，然后點擊Try it out按鈕來體驗一下API的效果。
例如我使用了下面這張圖片進行測試：
在控制臺里看到請求處理成功，API判斷出來該圖片有97%的可能性是一臺notebook。
下面我們需要使用Java程序來調用API。
前一步驟的API控制臺的右上角有一個按鈕Download SDK，點擊之后將SDK下載到本地：
可以看到該SDK是一個基于Gradle的Java項目。您需要下載Maven和Gradle并完成環境變量的配置，這些配置非常基礎，在網上有大量資料，這里不再重復。
完成配置后，使用Eclipse的import功能，將SDK導入到Eclipse里。
導入完成后如圖。紅色區域是SDK自帶的代碼，藍色區域是Jerry自己手動創建的代碼，用于調用API并打印結果。
雙擊根目錄下的pom.xml, 將如下依賴關系維護進去：
在項目根目錄下執行Maven命令 mvn install, 確保項目成功build。至此，您可以開始編寫Java代碼使用SAP提供的JDK來調用該機器學習API了。
使用下圖的Java代碼調用SDK去消費API。SDK封裝了底層HTTP請求的發送和響應的解析等細節，使用起來非常簡捷。
為簡單起見，上圖13行我將本地圖片文件的絕對地址硬編碼進去。上圖第八行硬編碼的API key來自API控制臺：
至此，大功告成，運行程序。。。。。。什么情況？
仔細看過錯誤消息，很快Jerry就發現了問題出在哪里。上圖藍色下劃線就暗示了錯誤根源。SAP SDK使用了Google發布的一個開源Java庫Gson，將API返回的響應反序列化成Java對象。有了Gson，應用程序開發人員無需重復造輪子，只需要定義一些Java類，作為容器存儲Gson反序列化的執行結果即可。
我們再回到API控制臺，API響應結構里request字段的類型聲明為string。
然而通過測試發現，request字段的內容實際是一個Json對象：
從http://api.sap.com下載的SDK里...，Gson容器類Response.java里聲明的request字段類型為String，而非對象，因此Gson會拋異常：Expected a string but was BEGIN_OBJECT at line 31 column 15 path $.request
知道了問題根源，改起來就容易了。新建一個Gson容器類Request.java, 然后按照控制臺里觀察到的request字段的結構，為Request.java維護對應的成員變量。
例如tenantName在API響應結構里是一個String，因此在Java類里的類型是String；files在API響應結構里是一個數組，因此在Java類里的類型為List
調整完畢之后再次執行，能看到期望的輸出結果：通過SDK調用API并打印結果。
如果您不愿意自己手動修改，可以直接從我的github下載修改之后的代碼，只需要用您自己的API key替換掉代碼中硬編碼的key即可。
https://github.com/i042416/Pr...
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