以sap leonardo作為關鍵字在微信上搜尋，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程式設計角度上來介紹的。所以我就貢獻一篇。

需求

開發一個Java程式，使用者可以指定一張圖片，該Java程式呼叫SAP Leonardo上訓練好的機器學習API，該API會識別該圖片，給使用者返回一個文字資訊，告訴使用者識別結果。

1. 訪問https://api.sap.com, 點選API：

SAP Leonardo Machine Learning - Functional Services

點選Product Image Classification API：

會看到如下介面。該介面包含了這個API的Model Schema介紹，即您呼叫API之後，返回的響應結構裡包含哪些欄位，以及對應的型別（物件或者陣列）。介面裡包含了一個小型的API呼叫控制檯，您可以直接控制檯裡選擇一個本地圖形檔案，然後點選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：

在控制檯裡看到請求處理成功，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程式來呼叫API。

2. 前一步驟的API控制檯的右上角有一個按鈕Download SDK，點選之後將SDK下載到本地：

可以看到該SDK是一個基於Gradle的Java專案。您需要下載Maven和Gradle並完成環境變數的配置，這些配置非常基礎，在網上有大量資料，這裡不再重複。
完成配置後，使用Eclipse的import功能，將SDK匯入到Eclipse裡。

匯入完成後如圖。紅色區域是SDK自帶的程式碼，藍色區域是Jerry自己手動建立的程式碼，用於呼叫API並列印結果。

雙擊根目錄下的pom.xml, 將如下依賴關係維護進去：

在專案根目錄下執行Maven命令 mvn install, 確保專案成功build。至此，您可以開始編寫Java程式碼使用SAP提供的JDK來呼叫該機器學習API了。

3. 使用下圖的Java程式碼呼叫SDK去消費API。SDK封裝了底層HTTP請求的傳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行我將本地圖片檔案的絕對地址硬編碼進去。上圖第八行硬編碼的API key來自API控制檯：

至此，大功告成，執行程式。。。。。。什麼情況？

錯誤分析

仔細看過錯誤訊息，很快Jerry就發現了問題出在哪裡。上圖藍色下劃線就暗示了錯誤根源。SAP SDK使用了Google釋出的一個開源Java庫Gson，將API返回的響應反序列化成Java物件。有了Gson，應用程式開發人員無需重複造輪子，只需要定義一些Java類，作為容器儲存Gson反序列化的執行結果即可。

我們再回到API控制檯，API響應結構裡request欄位的型別宣告為string。

然而通過測試發現，request欄位的內容實際是一個Json物件：

從http://api.sap.com下載的SDK裡的程式碼，Gson容器類Response.java裡宣告的request欄位型別為String，而非物件，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, 然後按照控制檯裡觀察到的request欄位的結構，為Request.java維護對應的成員變數。
例如tenantName在API響應結構裡是一個String，因此在Java類裡的型別是String；files在API響應結構裡是一個陣列，因此在Java類裡的型別為List<String>。

調整完畢之後再次執行，能看到期望的輸出結果：通過SDK呼叫API並列印結果。

如果您不願意自己手動修改，可以直接從我的github下載修改之後的程式碼，只需要用您自己的API key替換掉程式碼中硬編碼的key即可。

https://github.com/i042416/ProductImageMLService

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