Polygon马蹄链智能合约系统开发(说明及功能)丨马蹄链Polygon智能合约系统开发(成熟及方案)

简介: The metauniverse not only includes 5G,artificial intelligence,blockchain,cloud computing,and big data in the digital economy,but also integrates a forward-looking layout of technologies such as VR,AR,brain computer interface,and the Internet of Things.The key to developing the metauniverse lies in v

  The metauniverse not only includes 5G,artificial intelligence,blockchain,cloud computing,and big data in the digital economy,but also integrates a forward-looking layout of technologies such as VR,AR,brain computer interface,and the Internet of Things.The key to developing the metauniverse lies in vigorously improving the ability of independent innovation,breaking through key core technologies,and achieving high-quality development.

  Of course,blockchain is only one of the many technologies covered by the metauniverse concept.The metauniverse is an immersive digital world created by the combination of virtual reality,augmented reality,and the Internet.The connotation and key technologies of the metauniverse require further breaking space-time constraints(5G and the Internet of Things),true immersion(VR),and value transmission(Web 3.0,blockchain).Previously,IDC also mapped the technical concepts covered by the metauniverse.

  以下是一个示例程序,将resnet18模型从PyTorch转换为ONNX格式,然后加载和测试ONNX模型的过程:

  import torch

  import torchvision.models as models

  import onnx

  import onnxruntime

  #加载PyTorch模型

  model=models.resnet18(pretrained=True)

  model.eval()

  #定义输入和输出张量的名称和形状

  input_names=["input"]

  output_names=["output"]

  batch_size=1

  input_shape=(batch_size,3,224,224)

  output_shape=(batch_size,1000)

  #将PyTorch模型转换为ONNX格式

  torch.onnx.export(

  model,#要转换的PyTorch模型

  torch.randn(input_shape),#模型输入的随机张量

  "resnet18.onnx",#保存的ONNX模型的文件名

  input_names=input_names,#输入张量的名称

  output_names=output_names,#输出张量的名称

  dynamic_axes={input_names[0]:{0:"batch_size"},output_names[0]:{0:"batch_size"}}#动态轴,即输入和输出张量可以具有不同的批次大小

  )

  #加载ONNX模型

  onnx_model=onnx.load("resnet18.onnx")

  onnx_model_graph=onnx_model.graph

  onnx_session=onnxruntime.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())

  #使用随机张量测试ONNX模型

  x=torch.randn(input_shape).numpy()

  onnx_output=onnx_session.run(output_names,{input_names[0]:x})[0]

  print(f"PyTorch output:{model(torch.from_numpy(x)).detach().numpy()[0,:5]}")

  print(f"ONNX output:{onnx_output[0,:5]}")

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