这篇文章主要介绍了TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持模型缓存的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

通常情况下,微信小程序追求的是短小精悍,即开即用,用完即走,适用于一些简单的应用。然而,随着微信小程序开放能力的提高,人们发现用微信小程序可以实现越来越多的功能,小程序也越来越复杂,越来越庞大起来。这个可以从小程序的大小限制的变化看出,最开始小程序的大小限制为1M,后来限制为2M,最新微信又给小程序提供了分包加载机制,开发者将小程序划分成不同的子包,用户在使用时按需进行加载,所有分包大小限制提高到8M。

虽然小程序的大小限制已经大大提升,但对于小程序开发者而言,仍然捉襟见肘。随便几个图片资源、js库就可能导致小程序超重,尤其对于人工智能小程序而言,更是如此。现在的深度学习模型,动辄几十M,多则一两百M。这个时候开发人员就需要进行取舍,选择那些模型规模小,但精度不那么高的模型。比如图片分类,我们就不要选择Inception V3或ResNet之类的超大规模模型,而是选择针对移动设备优化的MobileNet,也能取得不错的效果。

不过即使是MobileNet,其模型大小也有好几M,对于精简小程序大小仍是一个很大的负担。一种解决方案是从网络加载模型,不增加小程序的体积,但这并不是一个完美的解决方案,毕竟每次推导都需要从网络下载模型,会有一定的网络。在前端开发中,为了保持系统的流畅,通常会采用一些缓存来避免每次从网络加载图片、JS等文件。那能否将模型也作为资源缓存起来呢?

Google团队显然也意识到了这种需求,先是在TensorFlow.js中增加了对tfjs模型缓存的支持。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缓存。

模型缓存利用了微信小程序的storage接口,需要注意微信小程序对storage的限制:同一个微信用户,同一个小程序 storage 上限为 10MB。storage 以用户维度隔离,同一台设备上,A 用户无法读取到 B 用户的数据;不同小程序之间也无法互相读写数据。所以我们只能选用小于10M的模型。

启用模型缓存也非常简单,步骤如下:

修改app.json文件,将tfjsPlugin的版本修改为0.0.8.

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

在app.js中提供localStorageHandler函数.

var fetchWechat = require('fetch-wechat');
var tf = require('@tensorflow/tfjs-core');
var plugin = requirePlugin('tfjsPlugin');
//app.js
App({
 // expose localStorage handler
 globalData: {localStorageIO: plugin.localStorageIO},
 ...
});

在模型加载时加入localStorageHandler逻辑。

const LOCAL_STORAGE_KEY = 'mobilenet_model';
export class MobileNet {
 private model: tfc.GraphModel;
 constructor() { }
 
 
 async load() {
 
 
  const localStorageHandler = getApp().globalData.localStorageIO(LOCAL_STORAGE_KEY);
  try {
   this.model = await tfc.loadGraphModel(localStorageHandler);
  } catch (e) {
   this.model =
    await tfc.loadGraphModel(MODEL_URL);
   this.model.save(localStorageHandler);
  }
 }

和浏览器缓存机制有点不同的是,只有在代码包被清理的时候本地缓存才会被清理。如果需要处理缓存,可以通过 wx.setStorage/wx.setStorageSync、wx.getStorage/wx.getStorageSync、wx.clearStorage/wx.clearStorageSync,wx.removeStorage/wx.removeStorageSync 对本地缓存进行读写和清理。

另外需要注意的是,当前tfjs模型托管在tfhub上,需要访问。项目中的说明文件也提及了这个问题,给出了解决方案,但那是针对以前托管在谷歌云上的模型,建立了中国国内用户可以访问到的镜像。耐心等待吧,相信Google的开发人员会解决tfhub的镜像问题的。

以上就是TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持模型缓存的方法的详细内容,更多关于TensorFlow小程序支持模型缓存请关注爱安网其它相关文章!

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