Python 使用Tensorflow服务的双向流

我有一个模型，它接受任意长度的数据流并执行分类。我使用Tensorflow服务来侦听gRPC请求，并在经过训练的模型上执行分类

Google Cloud Speech API具有使用gRPC请求时可用的功能，该功能“允许您将音频流传输到云语音API，并在音频处理过程中实时接收语音识别结果流”

我相信这是可能的，因为在中描述了双向流式RPC，其中“服务器和客户端可以“乒乓”：服务器获取请求，然后发送回响应，然后客户端根据响应发送另一个请求，依此类推”

所以现在我想知道我是否可以通过Tensorflow服务实现类似于Google云语音API流式识别的功能。关于这一点，我在TF服务的官方文档中唯一能找到的参考资料是：“Servables可以是任何类型和接口，支持灵活性和未来的改进，例如：流式结果[…]”

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使用TF服务是否已经可以实现此功能（双向流）？如果是，怎么做？如果没有，扩展TF服务以添加此功能的最佳方式是什么？

这似乎是目前实际上不可用的。我已在TensorFlow服务GitHub存储库上提交了一份申请，但遭到拒绝，并给出了以下回复：

TF Serving目前不支持这种开箱即用的用例，但正如您所提到的，它可以利用其扩展性来实现这一点，而无需对内部进行大手术。我们目前没有任何短期计划将其添加到官方发行中

他们也不愿意提供任何指导：

不幸的是，这超出了我们目前能够支持的范围，因此您必须设计一个解决方案，并将其保存在您自己的回购协议中