软件调用Protocol Buffers（简称PB）模型通常涉及以下步骤：

加载模型

使用Tensorflow Serving来加载PB模型并进行预测。首先需要导入相关的库，然后创建一个连接到Tensorflow Serving的通道，接着创建一个预测服务的stub对象。

构建请求

创建一个`PredictRequest`对象，并设置模型名称和签名名称。还需要准备输入数据，并将其转换为TensorFlow的`Tensor`对象。

发送请求并接收响应

通过stub对象发送请求，并接收模型的输出结果。通常，输出结果会是一个新的`PredictResponse`对象，其中包含了模型的预测结果。

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow_serving.apis import predict_pb2

from grpc.beta import implementations

定义模型地址和端口号

model_address = 'localhost'

model_port = 9000

创建一个stub对象来连接Tensorflow Serving

channel = implementations.insecure_channel(model_address, model_port)

stub = predict_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)

构建请求

request = predict_pb2.PredictRequest()

request.model_spec.name = 'model_name'

request.model_spec.signature_name = 'serving_default'

设置输入数据

input_data = {

'input': [[1.0, 2.0, 3.0]]

}

input_tensor_proto = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={

'input': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=input_data['input']))

})).SerializeToString()

发送请求

response = stub.Predict(request)

处理响应

print(response.predictions)

```

请注意，上述代码中的`model_name`和`signature_name`需要根据实际的模型文件进行替换。此外，输入数据格式也需要根据模型的要求进行调整。

对于其他编程语言和平台，调用PB模型的方法可能会有所不同，但基本步骤是相似的：加载模型、构建请求、发送请求并处理响应。建议查阅相关文档或示例代码以获取更详细的指导。