早在今年5月百度飞桨联手百度APP技术团队开源了飞桨前端推理引擎Paddle.js，一时间国内Web开发的小伙伴们欢欣鼓舞，毕竟是国内首个开源的机器学习Web在线预测方案。
GitHub项目地址：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js
这款Web前端AI方案相对于Native应用，有着开发使用简单、部署方便等优势，而且推理速度也完全能够满足实时性的在线预测场景需要。前期还推出了Paddle.js的在线直播课程，手把手的教Web开发的同学们使用Web智能化的能力。
前端变化风起云涌，不会点AI都不好意思说自己是个时髦的前端开发者，赶快点开看看吧。Paddle.js AI快车道直播的录播地址:
https://www.bilibili.com/video/BV1gZ4y1H7UA?p=6
下载安装命令
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
Paddle.js 插件+微信小程序= 懂AI的微信小程序
在Web前端开发领域，自然少不了微信小程序的身影。相对于网页等形式的Web开发来说，微信小程序有着自身的一些优势，那么是否可以非常简单的在微信小程序中使用Web智能化的能力呢？百度Paddle.js开发团队非常关注前端小伙伴的诉求，在这个夏天为同学们推出了Paddle.js微信小程序插件，让微信小程序中使用AI能力变得So easy！
Paddle.js 微信小程序插件有什么神奇的功效？
它抹平了微信小程序与h5在canvas、fetch等api上的差异。微信小程序由渲染层和逻辑层两个线程管理，渲染层的界面使用 WebView 进行渲染；逻辑层专注运行 JavaScript 代码。通过简单的插件引入，即可在微信小程序中使用Paddle.js的能力高效地进行AI模型预测。
采用插件方式非常便捷，小程序开发者可直接在小程序内使用插件，无需重复开发。但是插件不能独立运行，必须嵌入在其他小程序中才能被用户使用；而第三方小程序在使用插件时，也无法看到插件的代码。因此，插件适合用来封装自己的功能或服务，提供给第三方小程序进行展示和使用。
首先，无论是Web网页还是微信小程序，想要实现在线AI能力都需要加载训练好的神经网络模型，飞桨提供了强大和内容丰富的模型库，供广大开发者选择。
接下来先一起看一看，智能化的微信小程序是什么效果吧！
01Paddle.js实例1：人脸框选小程序
图中是一个利用Paddle.js插件实现的头部框选小程序，是在小程序端进行计算的，由于Web端的算力日趋强大，用户Web端计算不仅可以节省服务端的计算压力，而且可以提供非常快速的实时响应，所以在小程序中做视频流的实时人脸框选任务已成为可能。
Paddle.js实例2：校名识别小程序
图中是利用Paddle.js实现的校名识别小程序，输入不同的高校图片能够快速检测出学校名称结果，而且这些图片并没有上传到服务端，既可以快速地得到计算结果又没有将用户信息上传到服务端，Web AI能够很好的保护用户的隐私。
Paddle.js微信小程序插件
怎么用？
那么，如何开发一个智能化的微信小程序呢？使用Paddle.js插件只需要3个步骤：在开发者的小程序中添加插件，引入插件代码包，最后使用插件。
1. 添加插件
在使用插件前，首先要在微信小程序的管理后台“设置-第三方服务-插件管理”中添加插件。开发者可登录小程序管理后台，通过appid: wx7138a7bb793608c3或者插件名称（paddlejs）查找插件并添加。本插件无需申请，添加后可直接使用。
2. 引入插件代码包
用插件前，需要在微信小程序的 app.json 中声明需要使用的插件，例如plugins 定义段中可以包含Paddle.js插件声明，每个插件声明以一个使用者自定义的插件引用名作为标识，并指明插件的 appid 和需要使用的版本号。
代码示例：
{
...
"plugins": {
"paddlejs-plugin": {
"version": "0.0.2",
"provider": "wx7138a7bb793608c3"
}
}
...
}
3. 小程序代码中使用插件（以酒瓶识别为例）
1) 使用npm包引入paddle.js插件, 微信小程序使用npm包的方法可参见文档：
https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/npm.html
{
"name": "yourProject",
"version": "0.0.1",
"main": "dist/index.js",
"license": "ISC",
"dependencies": {
"paddlejs": "^1.0.7"，
}
}
2) 在app.js的onLaunch里调用插件的register函数。
const paddlejs = require('paddlejs');
const plugin = requirePlugin("paddlejs-plugin");
//app.js
App({
globalData: {
Paddlejs: paddlejs.runner
},
onLaunch: function () {
plugin.register(paddlejs, wx);
}
});
3) 接下来可以在小程序的页面中使用globalData.Paddlejs了，可结合示例代码，按照如下步骤完成模型预测：
-
paddlejs实例初始化
-
加载神经网络模型&预热
-
以相册选择图片为例，获取图片的像素信息作为模型输入
-
在线预测计算
-
对预测结果进行后处理
const app = getApp();
let pdjs;
Page({
onLoad: function () {
// 1. paddlejs实例初始化
pdjs = new app.globalData.Paddlejs({
// 网络模型地址
modelPath: 'https://paddlejs.cdn.bcebos.com/models/wine/',
// 分片参数文件数目
fileCount: 3,
// 模型输入shape
feedShape: {
fw: 224,
fh: 224
},
// 模型输出shape
fetchShape: [1, 40, 1, 1],
// 以下三个参数为输入处理所需参数
// 输入缩放容器大小
scale: 256,
// 输入裁剪容器大小
targetSize: {
height: 224,
width: 224
},
// 均值&方差
mean: [0.485, 0.456, 0.406],
std: [0.229, 0.224, 0.225]
});
const me = this;
// 2. 加载神经网络模型&预热
pdjs.loadModel().then(res => {
me.setData({
loaded: true
})
});
}，
chooseImage() {
// 3. 以相册选择图片为例，获取图片的像素信息作为模型输入
const me = this;
wx.chooseImage({
count: 1,
sizeType: ['original'],
sourceType: ['album', 'camera'],
success(res) {
// tempFilePath可以作为img标签的src属性显示图片
me.getImageInfo(res.tempFilePaths[0]);
}
});
}
getImageInfo(imgPath) {
// 获取到图片的像素信息
const me = this;
wx.getImageInfo({
src: imgPath,
success: (imgInfo) => {
const {
width,
height,
path
} = imgInfo;
const canvasId = 'myCanvas';
// 获取页面中的canvas上下文，tips：canvas设置的宽高要大于选择的图片宽高，canvas位置可以绝对定位到视口不可以见
ctx = wx.createCanvasContext(canvasId);
ctx.drawImage(path, 0, 0, width, height);
ctx.draw(false, () => {
// API 1.9.0 获取图像数据
wx.canvasGetImageData({
canvasId: canvasId,
x: 0,
y: 0,
width: width,
height: height,
success(res) {
me.predict({
data: res.data,
width: width,
height: height
});
}
});
});
}
});
},
predict(imgObj) {
// 4. 在线预测计算
const me = this;
pdjs.predict(imgObj, function (data) {
// 5. 对预测结果进行后处理
const maxItem = pdjs.utils.getMaxItem(data);
me.setData({
result: maps[maxItem.index]
});
});
}
});
下面是酒瓶识别小程序效果展示：
除了上述示例所使用到的模型以外，Paddle.js还支持更多场景，包括不限于手势检测、人像分割、人脸检测等等，这里提供了已经实现的Demo样例：
https://paddlejs.baidu.com/
当然，百度飞桨提供了非常丰富的模型资源库，开发者也可以通过Paddle.js自带的模型转换工具施加魔法将Paddle模型变成Web可用模型，转化方法：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js/tree/master/tools/ModelConverter
不过需要您了解的是，Paddle.js目前只支持了有限的一组算子操作，如果您的模型中使用了不支持的算子，那么Paddle.js将运行失败并提示您的模型中有哪些op算子目前还不支持。如果您的模型中存在目前Paddle.js不支持的算子，欢迎在GitHub上提出Issue，让我们知道你需要支持。
目前支持算子列表如下所示：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js/blob/master/src/factory/fshader/README.md
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如在使用过程中有问题，可加入Paddle.js爱好者qq群进行交流：583045070。
·Paddle.js官方文档·
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js/blob/master/README_cn.md
·Paddle.js GitHub项目地址·
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js
·PaddleX官网地址·
https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex
下载安装命令
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4067628/blog/4519276