前端机器学习实战
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一、环境准备
首先得把TFJS安排上。直接用npm安装或者CDN引入都行，我习惯用npm：
如果是用脚本标签直接引，记得把下面这行扔进head：
二、搞个预训练模型
从头训练模型属于想不开，直接上现成的MobileNet。这玩意儿又小又快，特别适合前端场景：
注意这个0.25是宽度乘数，数值越小模型越轻量。224是输入图片尺寸，必须resize到这个大小。
三、图片预处理
用户上传的图片五花八门，得统一处理才能喂给模型：
这里用了最近邻插值，虽然效果没双线性好，但速度更快。实际业务中可以根据效果调整。
四、执行推理
把处理好的数据扔进模型就行：
这里最容易忘的是dispose()，不手动释放内存分分钟爆掉。
五、解析结果
模型输出是1000个类别的概率数组，需要映射到实际标签：
六、完整流程串起来
最后把这些步骤组装起来：
七、踩坑记录
内存泄漏最要命，每个tensor操作完记得dispose
模型加载比较慢，可以考虑用IndexedDB缓存
大模型会卡界面，建议放Web Worker里跑
移动端注意模型体积，超5MB就要考虑优化
八、优化技巧
用GraphModel比LayersModel快不少
开启SIMD加速：
图片压缩后再处理，省内存又提速
现在我这功能已经上线了，用户上传图片秒出标签。虽然准确率比不上服务端大模型，但对大部分场景够用了。最关键的是省了服务器成本，产品经理终于不再追着我问“为什么这个需求要排期两周”了。
前端机器学习还有很多玩法，比如用PoseNet做姿态检测，用BodyPix搞人像分割。下次再和大家分享怎么用这些技术做虚拟试衣间，有兴趣的兄弟可以关注下。
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