AI模型部署方案--微信小程序完整demo

最新推荐文章于 2025-10-27 08:40:26 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-27 08:40:26 发布 · 2.3k 阅读

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#深度学习 #tensorflow #小程序 #机器学习 #神经网络

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本文介绍了如何借助小程序的云开发功能免费部署AI模型，涉及物品识别、皮肤癌检测等应用。使用TensorFlow或Keras训练的模型需通过tfjs-converter的loadLayersModel()或tfjs-layers的loadGraphModel()进行加载。错误的加载方式可能导致'Cannot read property ‘producer’ of undefined'错误。提供了源码下载链接，帮助开发者实践模型部署。

部署运行你感兴趣的模型镜像

目标

借助于小程序的云开发功能，免费开发一款有AI能力的小程序，实现模型的快速部署与上线。

体验小程序

功能包括：物品识别、皮肤癌识别、一键换脸、一键。。。更多功能正在持续开发中
小程序

使用自己的模型

使用tensorflow或keras训练的模型分为两种：LayersModel和GraphModel。错误的模型加载方式，会出现“Cannot
read property ‘producer’ of undefined”错误。

LayersModel使用tfjs-converter包下的loadLayersModel()方法加载
GraphModel使用tfjs-layers包下的loadGraphModel()方法加载

源码

下载地址

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