Во вчерашнем толчке»В этой статье вы ознакомитесь с основным докладом об искусственном интеллекте на Google I/O 2019.", рассмотрел основной доклад TensorFlow на конференции Google I/0 2019. Интересно, заметили ли мои друзья, что в разделе введения TensorFlow.js основное внимание уделяетсяTensorFlow.js начинает поддерживать апплет WeChat. Сегодня я вырезал эту часть видео, посмотрите пожалуйста:
++Здесь должно быть видео, пожалуйста, перейдите на официальный аккаунт, чтобы посмотреть. ++
В видео нет китайских субтитров, но его можно примерно понять, это небольшая игра, которая управляет Pac-Man с помощью жестов головы. Эта небольшая игра изначально появилась в официальном образце программы TensorFlow.js как веб-игра, а исходный код находится на github:GitHub.com/tensorflow/…. На этот раз это будет продемонстрировано как мини-игра WeChat. Я искал эту маленькую игру в WeChat, но не нашел, возможно, это былаНет публичного релиза, исходный код недоступен, не должно быть слишком сложно перенести исходный код веб-версии в апплет WeChat.
Затем я пошел посмотреть запись отправки tfjs-core и увидел следующую отправку:
commit c211b496a5ee7f88f7bf4ab21a2bc5054f485175
Author: Ping Yu <4018+pyu10055@users.noreply.github.com>
Date: Tue Jan 29 07:40:48 2019 -0800
Support WeChat mini app environment (#1510)
To compensate the differences between browser and WeChat mini app:
- WeChat mini app runs on JS core (ios) which does not have document, window, and setImmediate function or objects.
- When creating a GPGUContext with a existing context, it needs to store the context for the GL version, otherwise it would be picked later.
This PR also fix the inconsistency issue with GPGPUContext constructor, it should always cache the rendering context.
Можно подтвердить, что tfjs на магистральной ветке уже поддерживает апплет WeChat, но поддерживает ли его последняя стабильная ветка 1.1.2, пока неизвестно, можно попробовать. Судя по представлению, это должно быть начало этого года, я не знаю, почему это не было упомянуто в официальном документе, и не было освещения в СМИ.
Ранее разработал апплет искусственного интеллекта WeChat:Знай собаку. Принята архитектура Mini Program + TensorFlow Serving. Хотя подключение к сети мобильного телефона в настоящее время в основном не является проблемой, развертывание сервера по-прежнему является проблемой для отдельных разработчиков. Если можно выполнять рассуждения на мобильном телефоне, работа по разработке может быть значительно сокращена . Позже, когда у меня будет время, я перепишу апплет Wechat Shigoujun с помощью TensorFlow.js.
Будете ли вы использовать TensorFlow.js в мини-программах WeChat? Приветствую всех для общения!