背景
TensorFlow.js是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 上训练和部署机器学习模型。
同样的，现在也可以在微信小程序里使用 TensorFlow 团队提供的插件，运行一些开箱即用的预训练模型。
现在项目中已经引入：实时估计人体姿势(PoseNet)和定位和识别单个图像中的多个对象(Coco SSD)两个模型。
快速开始
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首先需要在小程序后台添加
TensorFlow.js插件，参考此文档。 -
在项目根目录下安装项目需要用到的
npm包，使用yarn或者npm都可。
yarn install
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注意：安装好
npm包后一定有在开发者工具里构建npm。可以参考微信官方文档，在小程序中使用npm。 -
修改根目录下的
env.js.example文件，把其中的模型地址替换成你的模型地址。
线上版本
微信搜索：TensorFlow机器学习模型。或者扫码：
尝试应用最新的tfjs(4.2.0) 但得到如下错误，不知是否可以更新一下这个plugin支持到tfjs4.X系列？
Error: The texture is invalid. Also, please make sure the texture and the TFJS WebGL backend are using the same canvas. If you want to use your own custom canvas, you have to create and use the custom TFJS WebGL backend created from the canvas through 'new tf.MathBackendWebGL(customCanvas)'.
at t.createTensorFromGPUData (tf-backend-webgl.js? [sm]:17)
使用posenet时可缓存模型文件吗？怎么减少再次load时模型不是重新发起网络请求
跑了一天，终于跑起来了，注意（keng）点：
1，要有自己的小程序号，用来添加插件，测试号不支持
2，详情，本地设置，的很多设置要勾上，具体是哪个选项导致运行失败我就不清楚咯。
勾选：调试基础库要新的，es6=>es5,增强编译，不检测域名，使用npm
能否把检测过程也录制下来。谢谢了大神。