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TensorFlow.js运行在uni-app

code • 2022-5-5 • python • 阅读 38

TensorFlow.js运行在uni-app,第1张

安装 
npm i -S @tensorflow/tfjs

// main.js 入口文件
import Vue from 'vue'
Vue.config.productionTip = false

const tf = require("@tensorflow/tfjs")
Vue.prototype.$tf = tf;

<template>
	<view class="content">
		<image class="logo" src="/static/logo.png">image>
		<view class="text-area">
			<text class="title">Tensorflow.js Version: {{msg}}text>
		view>
	view>
template>

<script>
	export default {
		data() {
			return {
				title: 'Hello',
                msg: this.$tf.version["tfjs"]
			}
		},
		onLoad() {

		},
		methods: {

		}
	}
script>

<style>
	.content {
		display: flex;
		flex-direction: column;
		align-items: center;
		justify-content: center;
	}

	.logo {
		height: 200rpx;
		width: 200rpx;
		margin-top: 200rpx;
		margin-left: auto;
		margin-right: auto;
		margin-bottom: 50rpx;
	}

	.text-area {
		display: flex;
		justify-content: center;
	}

	.title {
		font-size: 36rpx;
		color: #8f8f94;
	}
style>
运行


在HTML端程序完成了训练与推理，但是在Android端训练时model.fit抛出了Cannot read property 'now' of undefined，暂未找到问题源头；Android端推理正常进行。
另外一个HTML端和Android端的diff是HTML端有fetch这个函数，而Android端没有，目前采用uni.request替代，可以考虑通过unil.request封装出一个与fetch兼容的函数，通过fetchFunc传进模型加载函数里。

加载预训练模型上，也是因为fetch的原因不能实现模型的加载，但是可以自己实现一个fetchFunc传进httpRouter的构造函数里。

另外，为了发挥uni-app原生的优势，最好是从本地，甚至是从安装包里加载模型。目前的一个想法是：将预训练模型用base64编码以后保存为json格式，以如下的方式读取：

let mapDataCollection = require('@/static/mapData/guizhou.json');
console.log("cityJson: " + JSON.stringify(cityJson));
//=>cityJson: [{"name":"基础底图","isDown":true,"isZip":false,"isDowning":false,"update":false},...,{"name":"沿河县","isDown":false,"isZip":false,"isDowning":false,"update":false}]

H5端可以引入jQuery，用AJAX读取服务器上的json文件。

$.getJSON('../static/mapData/guizhou.json').then(mapdata=> {
  console.log("cityJson: " + JSON.stringify(cityJson));
})
//=>cityJson: [{"name":"基础底图","isDown":true,"isZip":false,"isDowning":false,"update":false},...,{"name":"沿河县","isDown":false,"isZip":false,"isDowning":false,"update":false}]
  1. 文件后缀为.js类型

可以在js文件将任意js对象用export关键字导出，在需要的页面用import或require进行导入，import无法导入json文件1。

//js数据文件
let cityJson = [{"name":"基础底图","isDown":true,"isZip":false,"isDowning":false,"update":false},...,{"name":"沿河县","isDown":false,"isZip":false,"isDowning":false,"update":false}]
export {
    cityJson 
}
//业务页面
import {cityJson} from '@/static/mapData/guizhou.js'

但是上述require法又将引入一个内存占用大、加载时间长的问题：uni-app会将所有的运行资源打包成一个大号的js脚本，在uni-app的运行时环境中运行。如果我们把base64编码的深度学习的模型打包进去，主程序js文件少则几十兆多则数百兆，这对手机是一个很大的挑战。至于结果，我还没进行测试，估计稍大的模型不会太理想。

或许还有一种第一次运行下载模型的方法。做起来也简单，启动时使用uni.uni.getSavedFileList看是否已经下载过，若没有首先uni.downloadFile下载模型拓扑结构和权重到临时路径，接着uni.saveFile保存。最后加载权重就可以啦。

上述两种方法都离不开要自己写一个TensorFlow.js的IOHandler。只是实现一个load和一个save接口，问题不大，核心是给返回一个有modelTopylogy、weightSpecs和weightData的ModelArtifacts对象，照葫芦画瓢问题不大，更何况TensorFlow.js的开发者们已经把base64StringToArrayBuffer功能这么贴心地写出来了，多么愉快呀。

关于文件IO2

// -------------------------------------默认的异步 *** 作------------------------------
export function getDirectory(directoryName,successCB){
	plus.io.requestFileSystem( 
		plus.io.PRIVATE_DOC, 
		function( fs ) {
			//directoryName:可以是一个文件名，如果是路径，则路径上的所有文件夹都会自动创建
			fs.root.getDirectory(directoryName, {create:true},successCB, function(){} );
			console.log("创建完成.............")
		}, 
		function ( e ) {} 
	);
}
 
export function getFile(filePath,successCB){
	plus.io.requestFileSystem( 
		plus.io.PRIVATE_DOC, 
		function( fs ) {
			//directoryName:可以是一个文件名，如果是路径，则路径上的所有文件夹都会自动创建
			fs.root.getFile(filePath, {create:true},successCB, function(){} );
			console.log("创建完成.............")
		}, 
		function ( e ) {} 
	);
}
 
export function moveFile(srcFilePath,srcFileName,dstFilePath,dstFileName,successCB){
	plus.io.resolveLocalFileSystemURL( "_documents/b1/bridges.json", function( entry ){
		plus.io.resolveLocalFileSystemURL("_doc/", function(root){
			/* entry.copyTo( 
				root, 
				"bridges11.json", 
				function( entry ){
					console.log("New Path: " + entry.fullPath);
				},
				function( e ){
					console.log( "错1误"+JSON.stringify(e) );
				}
			); */
			entry.moveTo(
				root, 
				"bridges12.json", 
				function( entry ){
					console.log("New Path: " + entry.fullPath);
				},
				function( e ){
					console.log( "错1误"+JSON.stringify(e) );
				}
			); 
		})
	})
}
 
export function copyFile(srcFilePath,srcFileName,dstFilePath,dstFileName,successCB){
	plus.io.resolveLocalFileSystemURL( "_documents/b1/bridges.json", function( entry ){
		plus.io.resolveLocalFileSystemURL("_doc/", function(root){
			entry.copyTo( 
				root, 
				"bridges11.json", 
				function( entry ){
					console.log("New Path: " + entry.fullPath);
				},
				function( e ){
					console.log( "错1误"+JSON.stringify(e) );
				}
			);
		})
	})
}
 
/**
 * 传入目录dirEntry，如果传了fileName，则删除对应文件，否则目录下所有文件全部删除
 * @param {Object} dirEntry
 * @param {Object} fileName
 */
export function removeFile(dirEntry, fileName) {
	plus.io.requestFileSystem(plus.io.PRIVATE_DOC, function(fs) {
		let entry = dirEntry || fs.root;
		let directoryReader = entry.createReader();
		directoryReader.readEntries(function(entries) {
			for (let i = entries.length - 1; i >= 0; i--) {
				if (fileName) {
					if (fileName === entries[i].name) {
						console.log("删除文件", entries[i].name);
						entries[i].remove();
					}
				} else {
					entries[i].remove();
				}
			}
		});
	});
}
 
 
// ----------------------------------------------------------------同步化- *** 作-----------------------------------------
/**
 * 同步化获取文件,文件不存在会自动创建
 * @param {Object} fileName 可以是文件名，也可以是/路径/文件名
 * @param {Object} dirEntry
 * @return 文件Entry
 */
export async function getFileEntryAsync(fileName,dirEntry){
	console.log("[getFileEntryAsync]开始执行")
	return new Promise((resolve) => {
		plus.io.requestFileSystem(
			plus.io.PRIVATE_DOC, 
			function(fs) {
				console.log("[getFileEntryAsync]fileName is :" + fileName)
				let entry = dirEntry || fs.root;
				entry.getFile(
					fileName, {create: true}, 
					function(fileEntry) {
						console.log("[getFileEntryAsync] 执行完成")
						resolve(fileEntry);
					},function(ex){console.log(ex)}
				);
			}
		);
	})
}
 
/**
 * 获取文件夹，不存在会自动创建
 * @param {Object} dirName 
 */
export async function getDirEntryAsync(dirName) {
	return new Promise(async (resolve) => {
		plus.io.requestFileSystem(plus.io.PRIVATE_DOC, function(fs) {
			fs.root.getDirectory(dirName, {
				create: true
			}, function(dirEntry) {
				resolve(dirEntry);
			})
		})
	})
}
 
/**
 * 获取通过fileEntry获取file，不存在会自动创建
 * @param {Object} fileName
 * @param {Object} dirEntry
 */
export async function getFileAsync(fileName, dirEntry) {
	console.log("[getFileAsync]")
	return new Promise(async (resolve) => {
		let fileEntry = await getFileEntryAsync(fileName, dirEntry);
		fileEntry.file(function(file) {
			resolve(file);
		});
	})
}
 
/**
 * 读取文件中的内容
 * @param {Object} path
 * @param {Object} dirEntry
 */
export async function getFileContextAsync(path, dirEntry) {
	let deffered;
	let fileReader = new plus.io.FileReader();
	fileReader.onloadend = function(evt) {
		deffered(evt.target);
	}
	let file = await getFileAsync(path, dirEntry);
	fileReader.readAsText(file, 'utf-8');
	return new Promise((resolve) => {
		deffered = resolve;
	});
}
 
/**
 * 向文件中写入数据
 * @param {Object} path 要写入数据的文件的位置
 * @param {Object} fileContext 要写入的内容
 * @param {Object} dirEntry 文件夹，可不写使用默认
 */
export async function writeContextToFileAsync(path,fileContext, dirEntry) {
	let fileEntry =await getFileEntryAsync(path);
	let file =await getFileAsync(path);
	return new Promise((resolve) => {
		fileEntry.createWriter( async writer => {
			// 写入文件成功完成的回调函数
			writer.onwrite = e => {
				console.log("写入数据成功");
				resolve()
			};
			  // 写入数据
			writer.write(JSON.stringify(fileContext));
		})
	});
}
 
/**
 * 判断文件是否存在
 * @param {Object} fileName
 * @param {Object} dirEntry
 */
export async function existFileAsync(fileName, dirEntry){
	return new Promise((resolve)=>{
		plus.io.requestFileSystem(plus.io.PRIVATE_DOC, function(fs) {
			let entry = dirEntry || fs.root;
			let directoryReader = entry.createReader();
			directoryReader.readEntries(function(entries) {
				let isExist = entries.some(entry => entry.name === fileName);
				resolve(isExist);
			});
		});
	})
}
 
/**
 * 遍历dirEntry，深层次的目录暂不考虑
 * @param {Object} dirEntry
 */
export async function iterateDierctory(dirEntry) {
	return new Promise((resolve) => {
		plus.io.requestFileSystem(plus.io.PRIVATE_DOC, function(fs) {
			let entry = dirEntry || fs.root;
			let directoryReader = entry.createReader();
			directoryReader.readEntries(function(entries) {
				entries.forEach((item, idx, arr)=>{
					if(idx===0) console.log("---------------"+entry.name+"目录-----------------");
					console.log(idx+1, item.name);
					if(idx===arr.length-1) console.log("---------------end-----------------");
				})
				resolve(entries);
			}, function(e) {
				console.log("Read entries failed: " + e.message);
			});
		});
	})
}
 
/* 调用例子
this.DIR_NAME = 'test'
fileName = 'test.json'
filePath = '_doc/test/test.json'
let dirEntry = await this.getDirEntry(this.DIR_NAME); //创建、获取文件夹
let fileEntry = await this.getFileEntry(fileName, dirEntry); // 创建、获取文件
let {result:content} = await this.getFileContext(filePath); // 获取文件的内容
let trajectory = JSON.parse(content||"[]");
trajectory.push({lat, lng});
fileEntry.createWriter(function(writer){
	writer.seek(0);
	writer.write(JSON.stringify(trajectory));
}); */

又或许我们可以参考reneweb/react-native-tensorflow。

JavaScript我爱一辈子。

  1. https://www.jianshu.com/p/7ba2374f26aa ↩︎

  2. https://blog.csdn.net/qq_37746495/article/details/111868938 ↩︎

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/790219.html

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code code 管理员组
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