极客栈

模型训练完成后，可以通过TensorFlow的tf.saved_model或tf.keras.models.save_model方法导出模型，然后在Java代码中使用TensorFlow Java API加载和运行模型。替换 "input_node_name:0" 和 "output_node_name:0" 为模型中对应输入和输出节点的正确名称。训练模型：使用TensorFlow提供的API训练模型，通常是在Python环境中。导出模型：将训练好的模型导出为可在Spring Boot中使用的格式。

这个简单的示例展示了如何在Spring Boot应用中集成Neo4j，包括创建节点实体、使用Neo4j仓库接口以及创建一个简单的REST控制器。这个示例可以作为开发者学习和实践Spring Boot与Neo4j集成的起点。以下是一个简单的Spring Boot与Neo4j集成的示例代码。

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