Meta2032质押挖矿系统开发（成熟及技术）丨Meta2032质押挖矿开发源码设计
区块链、人工智能、数字孪生、人机交互、物联网等面向数据的新一代信息技术的演进并非偶然，而是从Web2.0向Web3.0演进的技术准备。从技术上来看，元宇宙是基于Web3.0技术体系和运作机制支撑下的可信数字化价值交互网络，是以区块链为核心的Web3.0数字新生态。
import torch
import torch.nn
import onnx
from torchvision import transforms
import torch.nn as nn
from torch.nn import Sequential
#添加模型
#设置数据转换方式
preprocess_transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),#把数据转换为张量（Tensor）
transforms.Normalize(#标准化，即使数据服从期望值为0，标准差为1的正态分布
mean=[0.5,],#期望
std=[0.5,]#标准差
)关于区块链项目技术开发唯:MrsFu123，代币发行、dapp智能合约开发、链游开发、多链钱包开发
交易所开发、量化合约开发、互助游戏开发、Nft数字藏品开发、众筹互助开发、元宇宙开发、swap开发、
链上合约开发、ido开发、商城开发等，开发过各种各样的系统模式，更有多种模式、制度、案例、后台等，成熟技术团队，欢迎实体参考。
])
class CNN(nn.Module):#从父类nn.Module继承
def __init__(self):#相当于C++的构造函数
#super()函数是用于调用父类(超类)的一个方法，是用来解决多重继承问题的
super(CNN,self).__init__()
#第一层卷积层。Sequential(意为序列)括号内表示要进行的操作
self.conv1=Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=64,kernel_size=3,stride=1,padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)
)
#第二卷积层
self.conv2=Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=3,stride=1,padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)
)
#全连接层（Dense，密集连接层）
self.dense=Sequential(
nn.Linear(7*7*128,1024),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(1024,10)
)
def forward(self,x):#正向传播
x1=self.conv1(x)
x2=self.conv2(x1)
x=x2.view(-1,7*7*128)
x=self.dense(x)
return x
#训练
#训练和参数优化
#定义求导函数
def get_Variable(x):
x=torch.autograd.Variable(x)#Pytorch的自动求导
#判断是否有可用的GPU
return x.cuda()if torch.cuda.is_available()else x
#判断是否GPU
device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")
#device1=torch.device('cpu')
#定义网络
model=CNN()
loaded_model=torch.load('save_model/model.pth',map_location='cuda:0')
model.load_state_dict(loaded_model)
model.eval()
input_names=['input']
output_names=['output']
#x=torch.randn(1,3,32,32,requires_grad=True)
x=torch.randn(1,1,28,28,requires_grad=True)#这个要与你的训练模型网络输入一致。我的是黑白图像
torch.onnx.export(model,x,'save_model/model.onnx',input_names=input_names,output_names=output_names,verbose='True')
}
