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https://github.com/HunterXuan/wx-tfjs-demo

微信小程序运行 TensorFlow 的 Demo
https://github.com/HunterXuan/wx-tfjs-demo

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微信小程序运行 TensorFlow 的 Demo

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README

        

# wx-tfjs-demo

[![Hits](https://hits.seeyoufarm.com/api/count/incr/badge.svg?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FHunterXuan%2Fwx-tfjs-demo&count_bg=%2379C83D&title_bg=%23555555&icon=&icon_color=%23E7E7E7&title=hits&edge_flat=false)](https://hits.seeyoufarm.com)

微信小程序运行 TensorFlow 的 Demo,代码与小程序「AI Pocket」不定期同步更新。

# 如何运行

## 运行环境要求

推荐系统:MacOS

NodeJS:v18.x.x

微信基础库版本:>= 2.29.0

微信开发者工具:>= v1.06.2210310

微信开发者工具的项目配置:

* 勾选「ES6 转 ES5」
* 勾选「增强编译」
* 测试时请勾选「不校验合法域名……」

## 使用方式

1. 克隆代码到本地
2. 修改 project.config.json 中的 `appid` 配置
3. 在小程序管理后台的“设置-第三方服务-插件管理”中,通过 appid [wx6afed118d9e81df9] 查找并添加
4. `npm i` 安装依赖(有时可能需要使用 `npm i --force`)
5. `npm run build` 编译依赖
6. 手机扫描开发者工具的预览码

# TLDR

## 早期实现方式

改造 tfjs-core,使 TensorFlow.js 可以运行在小程序中。小程序调用摄像头成像,将图片显示在 `canvas` 上,通过小程序的 API 可以获取到 `canvas` 的「类 ImageData」数据,再调用 tfjs 的 API 实现预测。

对实现的坎坷经历感兴趣的,可以看看博文 [tfjs 移植到微信小程序](https://hunterx.xyz/try-tfjs-on-wx.html) 和 [TensorFlowJS 移植再次尝试](https://hunterx.xyz/retry-tfjs-on-wx.html)。

## 目前实现方式

由于 tfjs 已经优雅地实现对多平台的支持,具体表现为可以扩展 `platform` 实现「移植」,而且微信小程序也开放了更多有利的 API,目前不再采用侵入式地魔改 tfjs 的方式,而是借助 tfjs 的微信插件来提供模型的加载、训练、预测等功能。

尽管相比以前方便多了,但是由于小程序的 `onCameraFrame` 获取到的帧数据与所展示的不一致,而且是在不同的设备上(甚至相同设备的前后摄像头)对原始帧数据的处理方式都不一样,要想得到准确的预测结果,真叫人头大。

目前,我已经摸索出一套帧数据裁切方式,而且简单测试了下,效果不错。如果有照顾不到的机型,欢迎提 Issues & PR。

# 小程序 Demo
小程序改名「AI Pocket」了,感觉还是挺有意义的,所以我打算认真做好这个小程序了。附上小程序二维码,欢迎大家体验 & 提出改进意见!

![AIPocket](https://i.endpot.com/image/CIDDI/AIPocket.jpg)

# 合作与交流

## 合作

本人在前后端开发、Docker & Swarm、持续部署、人工智能 NLP 领域都有所积累,能够快速提供成套的解决方案,如果有机会,欢迎通过各种联系方式咨询合作事宜。

另外,本项目代码开源,欢迎各位感兴趣的同学一起添砖加瓦。当然,也不限制商用,但是请尊重他人的劳动成果,不要做一些「不厚道」的事。如果本项目对你有帮助,欢迎随意打赏。

![打赏](https://i.endpot.com/image/DGB9R/reward.jpg)

## 交流

可以关注下我的 [个人博客](https://hunterx.xyz),或者个人微信公众号「猎人杂货铺」,会经常有一些技术分享 & 生活感悟,欢迎多多交流!

**关注公众号,留言获取「AI Pocket 交流群」的二维码,方便交流!~**

![猎人杂货铺 • 微信公众号](https://i.endpot.com/image/V4NUH/%E6%89%AB%E7%A0%81-%E7%8C%8E%E4%BA%BA%E6%9D%82%E8%B4%A7%E9%93%BA.png)