當微信小程式遇上 TensorFlow：終章
這是 當微信小程式遇上TensorFlow 系列文章的第五篇文章，也是最後一篇文章，將總結一下微信小程式 識狗君 的開發過程。如果你想要了解更多關於本專案，可以參考這個系列的前四篇文章：
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ofollow,noindex">當微信小程式遇上TensorFlow：Server端實現
今天，微信公眾平臺發來訊息，我提交的微信小程式 識狗君 通過稽核。至此，本專案的開發暫時告一段落。做這個小專案的初衷是為了練手，畢竟紙上得來終覺淺。
微信小程式是現學現做的，雖然只是非常簡單的使用者介面，但對於一個沒有前端開發經驗的人來說，碰到的問題還不少，感謝網際網路，遇到問題總能在網上找到答案。
伺服器選擇的阿里雲服務，開始選擇的是最便宜的主機配置，在跑複雜一點的模型時會異常退出，不得不把記憶體升級到2GB。我對服務端的程式設計以及部署都不太熟悉，感謝github上的simple_tensorflow_serving開源專案，讓我解決了服務端部署的大難題。為了讓這個開源專案支援HTTPS，向原作者發起了一個PR，作者接受了這個commit，算是對開源世界做出了一點微薄的貢獻。
本專案採用的深度學習技術，外行看起來很高深，其實是屬於基礎入門的知識。每個機器學習或者Tensorflow的書，基本上圍著幾個示例轉，而圖片分類是必然入選的例子之一。照著書本敲一遍程式碼，和實際做一個小程式，還是會有所不同，你總會碰到一些意想不到的問題。在解決這些問題的時候，也是能力提升的過程。
本專案的所有原始碼均位於 https://github.com/mogoweb/AIDog, 如果你有什麼好的想法，歡迎PR。
這一段時間除了搗鼓這個小程式，還在看一本名為《GAN：實戰生成對抗網路》的書，想了解如何通過人工智慧生成逼真的影象嗎？敬請關注後續的 實戰生成對抗網路 系列文章。
