TensorFlow.js 微信小程序插件封装了TensorFlow.js库，用于提供给第三方小程序调用。
在使用插件前，首先要在小程序管理后台的“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 wx6afed118d9e81df9 查找插件并添加。本插件无需申请，添加后可直接使用。
例子可以看 TFJS Mobilenet: 物体识别小程序
TensorFlow.js 微信小程序官方文档地址： https://mp.weixin.qq.com/wxopen/plugindevdoc?appid=wx6afed118d9e81df9
为了推动微信小程序中人工智能应用的发展，Google 专门为微信小程序打造了最新 TensorFlow.js 插件，并联合 Google 认证机器学习专家、微信、腾讯课堂NEXT学院，联合推出了“【NEXT学院】TensorFlow.js遇到小程序”课程，帮助小程序开发者带来更加易于上手和流畅的 TensorFlow.js 开发体验。
本课程主要介绍了如何将 TensorFlow.js 插件嵌入到微信小程序中，并基于其进行开发。课程中以一个姿态检测的模型 PoseNet 作为案例，介绍了 TensorFlow.js 插件导入到微信小程序开发工具中后，在项目开发中的配置，功能调用，加载模型等方法应用；此外，还介绍了在Python环境下训练好的模型如何转换并载入到小程序中。
本章作者也参与了课程制作，课程中的案列简单有趣易上手，通过学习，可以快速熟悉 TensorFlow.js 在小程序中的开发和应用.有兴趣的读者可以前往 NEXT 学院，进行后续深度学习。