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：
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。
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。
有两种方式加载模型进行推理：
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');
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。
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