小编oni*_*oss的帖子

我一直在与服务工作者和sw-toolbox一起玩弄.两者都是很好的方法,但似乎有它们的弱点.

我的项目开始使用谷歌的服务工作者方法(链接).我看到的方式是你必须手动更新缓存清除的版本号.我也错了,但我不认为用户访问过的网页不会被缓存.

与sw-toolbox方法相比,我需要添加的是以下代码:

self.toolbox.router.default = self.toolbox.networkFirst;

self.toolbox.router.get('/(.*)', function (req, vals, opts) {
    return self.toolbox.networkFirst(req, vals, opts)
        .catch(function (error) {
            if (req.method === 'GET' && req.headers.get('accept').includes('text/html')) {
                return self.toolbox.cacheOnly(new Request(OFFLINE_URL), vals, opts);
            }
            throw error;
        });
});

然后将解决缓存页面的问题.这是我的问题:在将sw-toolbox应用到我的项目之后,旧的服务工作者不会被新的服务工作者清除或替换,除非我去开发工具清除它.

任何想法如何解决这个问题？

我已经搜索了互联网的各个角落，如下所示：

• https://beta.observablehq.com/@cedrickchee/load-and-serve-a-pre-trained-model-in-javascript-with-tensor
• https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt
• https://medium.com/tensorflow/a-gentle-introduction-to-tensorflow-js-dba2e5257702

它们都有类似的从模型预测的方法：

model.predict()

根据文档，它应该返回一个包含预测的对象。但是，我总是遇到is not a function错误。下面是我拥有的一段代码。

constructor() {
    console.time('Loading of model');
    this.mobileNet = new MobileNet();
    this.mobileNet.loadMobilenet();
    console.timeEnd('Loading of model');
}

const result = tfc.tidy(() => {

    // tfc.fromPixels() returns a Tensor from an image element.
    const raw = tfc.fromPixels(this.CANVAS).toFloat();
    const cropped = this.cropImage(raw);
    const resized = tfc.image.resizeBilinear(cropped, [this.IMAGE_SIZE, this.IMAGE_SIZE])

    // Normalize the image from [0, 255] to [-1, 1].
    const offset = tfc.scalar(127);
    const normalized = resized.sub(offset).div(offset);

    // Reshape to a single-element batch so …