TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持模型缓存的方法

TensorFlow.js 微信小程序插件是一种用于在微信小程序中运行 TensorFlow.js 的框架。为了提高小程序的模型加载速度，插件现在支持模型缓存的方式。以下是实现模型缓存的方法：

步骤1: 在小程序中安装 TensorFlow.js 插件

首先，你需要在微信小程序中安装 TensorFlow.js 插件。在微信开发者工具的右侧导航栏中，找到 工具->插件安装，在搜索框中输入“TensorFlow.js”并设置为”微信小程序“即可安装。

步骤2: 模型转换

插件支持 TensorFlow.js 模型的自动缓存，但需要将 TensorFlow.js 模型转换为微信小程序支持的格式。可以手动转换或使用 @tensorflow/tfjs-converter 转换。以下是使用转换器的示例：

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const tf_converter = require('@tensorflow/tfjs-converter');

// 加载 TensorFlow.js 模型
const model = await tf.loadLayersModel('https://example/model.json');

// 转换为小程序支持的格式
const modelForWechat = await tf_converter.convert(model, {});

// 保存模型
await tf_converter.save(modelForWechat, 'model');

该示例中，使用 tf.loadLayersModel 加载 TensorFlow.js 模型，然后使用 tf_converter.convert 转换并将模型保存。

步骤3: 加载模型

有两种方式加载模型进行推理：

1. 自动缓存

当使用 tf.loadModel 函数加载模型时，插件会自动将模型缓存到本地。下次加载同一模型时，将使用缓存。

const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 从本地缓存加载模型
const model = await tf.loadModel('local://model');

2. 手动缓存

使用 wx.getFileSystemManager 获取文件系统管理器，使用 writeFileSync 函数将转换后的模型数据写入本地存储。

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const fs = wx.getFileSystemManager();
const util = require('util');
const writeFile = util.promisify(fs.writeFileSync);

// 从本地缓存或网络加载模型
let model;
try {
    model = await tf.loadModel('local://model');
} catch (e) {
    // 先从网络加载模型
    model = await tf.loadModel('https://example/model.json');

    // 将模型缓存到本地
    const modelData = model.modelTopology.weightsManifest;
    await writeFile(`${wx.env.USER_DATA_PATH}/model/model.json`, JSON.stringify(modelData));
}

// 使用模型进行预测
const input = tf.randomNormal([1, 28, 28, 1]);
const output = model.predict(input);
output.print();

该示例中，使用 fs.writeFileSync 函数将转换后的模型数据写入本地存储，下次加载同一模型时，将使用缓存。

以上就是 TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持模型缓存的方法。通过转换器转换模型并手动或自动进行缓存，可以大大提高小程序模型加载速度。