通常情況下，微信小程序追求的是短小精悍，即開(kāi)即用，用完即走，適用于一些簡(jiǎn)單的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，隨著微信小程序開(kāi)放能力的提高，人們發(fā)現(xiàn)用微信小程序可以實(shí)現(xiàn)越來(lái)越多的功能，小程序也越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越龐大起來(lái)。這個(gè)可以從小程序的大小限制的變化看出，最開(kāi)始小程序的大小限制為1M，后來(lái)限制為2M，最新微信又給小程序提供了分包加載機(jī)制，開(kāi)發(fā)者將小程序劃分成不同的子包，用戶在使用時(shí)按需進(jìn)行加載，所有分包大小限制提高到8M。

站在用戶的角度思考問(wèn)題，與客戶深入溝通，找到大邑縣網(wǎng)站設(shè)計(jì)與大邑縣網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名注冊(cè)、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋大邑縣地區(qū)。

雖然小程序的大小限制已經(jīng)大大提升，但對(duì)于小程序開(kāi)發(fā)者而言，仍然捉襟見(jiàn)肘。隨便幾個(gè)圖片資源、js庫(kù)就可能導(dǎo)致小程序超重，尤其對(duì)于人工智能小程序而言，更是如此?，F(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)模型，動(dòng)輒幾十M，多則一兩百M(fèi)。這個(gè)時(shí)候開(kāi)發(fā)人員就需要進(jìn)行取舍，選擇那些模型規(guī)模小，但精度不那么高的模型。比如圖片分類，我們就不要選擇Inception V3或ResNet之類的超大規(guī)模模型，而是選擇針對(duì)移動(dòng)設(shè)備優(yōu)化的MobileNet，也能取得不錯(cuò)的效果。

不過(guò)即使是MobileNet，其模型大小也有好幾M，對(duì)于精簡(jiǎn)小程序大小仍是一個(gè)很大的負(fù)擔(dān)。一種解決方案是從網(wǎng)絡(luò)加載模型，不增加小程序的體積，但這并不是一個(gè)完美的解決方案，畢竟每次推導(dǎo)都需要從網(wǎng)絡(luò)下載模型，會(huì)有一定的網(wǎng)絡(luò)延遲。在前端開(kāi)發(fā)中，為了保持系統(tǒng)的流暢，通常會(huì)采用一些緩存技巧來(lái)避免每次從網(wǎng)絡(luò)加載圖片、JS等文件。那能否將模型也作為資源緩存起來(lái)呢？

Google團(tuán)隊(duì)顯然也意識(shí)到了這種需求，先是在TensorFlow.js中增加了對(duì)tfjs模型緩存的支持。最近，TensorFlow.js 微信小程序插件也得到了更新，支持微信小程序模型緩存。

模型緩存利用了微信小程序的storage接口，需要注意微信小程序?qū)torage的限制：同一個(gè)微信用戶，同一個(gè)小程序 storage 上限為 10MB。storage 以用戶維度隔離，同一臺(tái)設(shè)備上，A 用戶無(wú)法讀取到 B 用戶的數(shù)據(jù)；不同小程序之間也無(wú)法互相讀寫(xiě)數(shù)據(jù)。所以我們只能選用小于10M的模型。

啟用模型緩存也非常簡(jiǎn)單，步驟如下：

修改app.json文件，將tfjsPlugin的版本修改為0.0.8.

"plugins": {
 "tfjsPlugin": {
  "version": "0.0.8",
  "provider": "wx6afed118d9e81df9"
 }
}

新聞名稱：TensorFlow.js微信小程序插件開(kāi)始支持模型緩存的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
文章轉(zhuǎn)載：http://www.aaarwkj.com/article36/gjspg.html

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