佛萨奇Polygon马蹄链智能合约系统开发(成熟及技术)丨佛萨奇Polygon马蹄链智能合约开发源码运营版

简介: Matic PoS Chain,称之为“提交链”(commit chain)。它不同于侧链,尽管Matic PoS Chain有自己的共识机制,但在验证节点staking和检查点方面,它也依赖于以太坊的安全性。它与以太坊链并行运行,且该链由具有自身验证节点的权益证明共识机制来保护,保证了它的去中心化特性。此外,Matic PoS Chain与以太坊虚拟机(EVM)兼容,那些基于以太坊的项目可便捷地迁移其智能合约至Matic PoS链上。

  Polygon当下使用的以太坊扩容的方案包含两种扩容解决方案,Plasma链和PoS链:

  Matic PoS Chain,称之为“提交链”(commit chain)。它不同于侧链,尽管Matic PoS Chain有自己的共识机制,但在验证节点staking和检查点方面,它也依赖于以太坊的安全性。它与以太坊链并行运行,且该链由具有自身验证节点的权益证明共识机制来保护,保证了它的去中心化特性。此外,Matic PoS Chain与以太坊虚拟机(EVM)兼容,那些基于以太坊的项目可便捷地迁移其智能合约至Matic PoS链上。

  Polygon的愿景是建立Ethereum的区块链互联网。从本质上讲,Polygon提供了一个通用的框架,允许开发者创建定制的、特定于应用的链,利用Ethereum的安全性,以及提供一个可互操作的网络,将各种不同的扩展解决方案联系在一起,如Zk-rollups、optimistic-rollups和侧链。

  import torch

  import torchvision.models as models

  #加载PyTorch模型

  model=models.resnet18()

  #将模型转换为ONNX格式但不加载权重

  dummy_input=torch.randn(1,3,224,224)

  torch.onnx.export(model,dummy_input,"resnet18.onnx",do_constant_folding=False)

  torch.onnx.export():将pytorch模型转换为.onnx模型

  torch.onnx.export(model,args,f,export_params=True,verbose=False,training=False,input_names=None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False,operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_param_name=True,do_constant_folding=False,example_outputs=None,strip_doc_string=True,dynamic_axes=None,keep_initializers_as_inputs=None)

  参数

  model(torch.nn.Module)–要导出的模型.

  ----args(tuple of arguments)–模型的输入,任何非Tensor参数都将硬编码到导出的模型中;任何Tensor参数都将成为导出的模型的输入,并按照他们在args中出现的顺序输入。因为export运行模型,所以我们需要提供一个输入张量x。只要是正确的类型和大小,其中的值就可以是随机的。请注意,除非指定为动态轴,否则输入尺寸将在导出的ONNX图形中固定为所有输入尺寸。在此示例中,我们使用输入batch_size 1导出模型,但随后dynamic_axes在torch.onnx.export()。因此,导出的模型将接受大小为[batch_size,3、100、100]的输入,其中batch_size可以是可变的。

  ----export_params(bool,default True)–如果指定为True或默认,参数也会被导出.如果你要导出一个没训练过的就设为False.

  ----verbose(bool,default False)-如果指定,我们将打印出一个导出轨迹的调试描述。

  ----training(bool,default False)-在训练模式下导出模型。目前,ONNX导出的模型只是为了做推断,所以你通常不需要将其设置为True。

  ----input_names(list of strings,default empty list)–按顺序分配名称到图中的输入节点

  ----output_names(list of strings,default empty list)–按顺序分配名称到图中的输出节点

  ----dynamic_axes–{‘input’:{0:‘batch_size’},‘output’:{0:‘batch_size’}})#variable lenght axes

  import torch.nn as nn

  class CNN(nn.Module):

  def __init__(self):

  super(CNN,self).__init__()

  self.conv1=nn.Sequential(

  nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=16,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=1),

  nn.ReLU(),

  nn.MaxPool2d(kernel_size=2)#for 2828 to 1414

  )

  self.conv2=nn.Sequential(

  nn.Conv2d(in_channels=16,out_channels=32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=1),

  nn.ReLU(),

  nn.MaxPool2d(kernel_size=2)#for 1414 to 77

  )

  self.output=nn.Linear(3277,10)

  def forward(self,x):

  out=self.conv1(x)

  out=self.conv2(out)

  out=out.view(out.size(0),-1)#flatten the 3277 dimension to 1568

  out=self.output(out)

  return out

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