注册微信小程序

首先访问微信公众平台官网，选择“小程序”进行注册，按照页面提示填写基本信息（邮箱、密码等），并通过邮箱验证完成账号注册。进入小程序管理后台后，在“设置-基本设置”中获取小程序AppID（后续开发需要用到）。

创建小程序项目

打开微信开发者工具，点击“新建项目”，填写项目名称、目录路径和上一步获取的AppID，勾选“不使用云服务”。点击“新建”后，工具会自动生成基础项目结构，包含以下核心文件：

app.js：小程序逻辑入口

app.json：全局配置（页面路径、窗口样式等）

pages/：存放各页面文件（.js、.wxml、.wxss、.json）

添加TensorFlow.js插件

1. 登录小程序管理后台，进入“设置-第三方服务”，点击“添加插件”。

2. 搜索“TensorFlow.js”插件，选择官方版本（当前最新为0.0.7），完成授权添加。

配置项目支持npm

1. 修改项目配置：在微信开发者工具中，点击“详情-本地设置”，勾选“使用npm模块”和“增强编译”，基础库版本需≥2.7.0。

2. 初始化npm：在项目根目录下打开命令行，执行 npm init -y 生成默认的package.json文件。

3. 添加依赖：编辑package.json，新增以下内容：

"dependencies": {  
  "@tensorflow/tfjs-core": "1.3.1",  
  "@tensorflow/tfjs-plugin": "0.0.3"  
}

4. 安装依赖：运行 npm install，完成后在开发者工具中点击“工具-构建npm”。

集成TensorFlow.js插件代码

1. 修改app.json，声明插件依赖：

"plugins": {  
  "tfjsPlugin": {  
    "version": "0.0.7",  
    "provider": "wxid_of_tfjs"  
  }  
}

2. 在app.js中初始化插件：

const tf = require('@tensorflow/tfjs-core');  
const plugin = requirePlugin('tfjsPlugin');  
App({  
  onLaunch() {  
    plugin.init({ tf }); // 启用TensorFlow.js功能  
  }  
});

测试TensorFlow.js功能

在页面逻辑文件（如index.js）中，添加以下代码测试环境是否正常：

const tf = require('@tensorflow/tfjs-core');  
tf.tensor('Hello TFJS!').print(); // 控制台输出张量内容

若开发者工具的调试面板显示输出结果，说明配置成功。

总结与后续

本文完成了微信小程序与TensorFlow.js的集成，包括注册小程序、配置npm、添加插件和简单测试。下一阶段将通过线性回归案例，具体演示如何在小程序中实现机器学习模型训练与预测。开发过程中若遇到问题，可查阅微信官方文档或TensorFlow.js社区资源。