DAPP马蹄链Matic智能合约系统开发详细及分析丨Matic马蹄链智能合约开发案例源码版

简介:    5G技术可以为智慧物流提供高速、低延迟的数据传输和通信服务,实现物流的实时监控和管理。例如,在物流配送中,使用5G技术可以实现对货物的实时跟踪和配送调度,提高物流效率和准确性。

  5G技术可以为智慧物流提供高速、低延迟的数据传输和通信服务,实现物流的实时监控和管理。例如,在物流配送中,使用5G技术可以实现对货物的实时跟踪和配送调度,提高物流效率和准确性。

 import torch.onnx

转为ONNX

def Convert_ONNX(model):

# 设置模型为推理模式
model.eval() 

# 设置模型输入的尺寸
dummy_input = torch.randn(1, input_size, requires_grad=True)  

# 导出ONNX模型  
torch.onnx.export(model,         # model being run 
     dummy_input,       # model input (or a tuple for multiple inputs) 
     "xxx.onnx",       # where to save the model  
     export_params=True,  # store the trained parameter weights inside the model file 
     opset_version=10,    # the ONNX version to export the model to 
     do_constant_folding=True,  # whether to execute constant folding for optimization 
     input_names = ['modelInput'],   # the model's input names 
     output_names = ['modelOutput'], # the model's output names 
     dynamic_axes={'modelInput' : {0 : 'batch_size'},    # variable length axes 
                            'modelOutput' : {0 : 'batch_size'}}) 
print(" ") 
print('Model has been converted to ONNX')

if name == "__main__":

# 构建模型并训练
# xxxxxxxxxxxx

# 测试模型精度
#testAccuracy() 

# 加载模型结构与权重
model = Network() 
path = "myFirstModel.pth" 
model.load_state_dict(torch.load(path)) 

# 转换为ONNX 
Convert_ONNX(model)
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