TensorFlow.js是一个开源的机器学习库，由谷歌团队创建，用于在浏览器或Node.js环境中进行训练和部署模型。TensorFlow.js支持JavaScript API，可以通过WebGL加速的GPU运算，让开发者在浏览器端实现复杂的机器学习模型。最近，TensorFlow.js微信小程序插件得到了更新，开始支持在微信小程序中的模型缓存功能，这为开发人工智能功能的小程序提供了便利。
微信小程序是中国微信团队推出的一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。而且，微信小程序也支持分包加载，允许开发者将小程序划分成不同的子包，按需加载，这样就能让小程序在保证功能丰富的同时，又能保持较小的体积。但即便如此，开发者在使用人工智能模型时仍然会遇到小程序体积过大的问题。因为深度学习模型通常体积较大，尤其是InceptionV3或ResNet这样的大规模模型，其大小动辄几十上百MB。
为了解决这一问题，开发者通常会在模型选择上做出取舍，比如选择专门为移动设备优化的MobileNet模型。MobileNet的模型大小虽然只有几MB，但对于小程序来说依然是一笔不小的负担。这时，开发者会考虑使用缓存技术，将模型作为资源缓存起来，避免每次都从网络下载模型，减少网络延迟。
微信小程序的缓存策略主要通过storage接口实现。但是需要注意的是，微信对小程序的storage有10MB的限制，并且对storage进行了用户维度的隔离。这意味着同一个用户在同一个小程序中，storage的上限是10MB，A用户无法读取到B用户的数据，而且不同小程序之间也无法互相读写数据。因此，开发者需要确保所使用的模型小于10MB。
启用TensorFlow.js模型缓存的方法非常简单。需要在app.json文件中修改tfjsPlugin的版本，然后在app.js中提供localStorageHandler函数。以下是一个使用localStorageHandler的示例代码：
```javascript
var fetchWechat = require('fetch-wechat');
var tf = require('@tensorflow/tfjs-core');
var plugin = requirePlugin('tfjsPlugin');
App({
//expose localStorage handler
globalData: { localStorageIO: plugin.localStorageIO },
});
```
在模型加载时，可以加入localStorageHandler逻辑：
```javascript
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);
}
}
}
```
在此基础上，开发者还可以使用微信提供的缓存API，比如`wx.setStorage`、`wx.getStorage`、`wx.clearStorage`和`wx.removeStorage`等方法，对模型进行读写和清理操作。
总体来看，TensorFlow.js微信小程序插件支持模型缓存的功能，为小程序开发者提供了便利，提高了开发效率。这不仅优化了小程序的性能，也提高了用户体验。开发者可以利用这一功能，在保证功能性和用户体验的同时，控制小程序的体积，使得小程序能够在轻量化的同时，完成复杂的任务。
