Matic马蹄链Polygon智能合约系统开发（开发案例）丨Matic马蹄链Polygon智能合约源码

　　Polygon是一个建立在以太坊上的Layer2扩展解决方案上的公链。和以太坊比起来，Polygon的速度、可扩展性和可用性都更加有优势。Polygon，这也是我们幻塔空间目前部署的公链，也就是说，幻塔空间这个平台是在基于polygon这条区块链上去构建起来的。对于这条区块链，我们务必需要了解一下和这条公链相关的知识以及它的优势和特点，以方便以后我们能够更好的使用幻塔空间。Polygon着重布局在区块链游戏和NFT领域。

　　将PyTorch模型转换为ONNX模型，通常是使用torch.onnx.export()函数来转换的，基本的思路是：

　　加载PyTorch模型，可以选择只加载模型结构；也可以选择加载模型结构和权重。

　　最后使用torch.onnx.export()函数来转换，生产xxx.onnx模型。

　　下面有一个简单的例子：

　　import torch

　　import torch.onnx

　　#加载PyTorch模型

　　model=...

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　　#设置模型输入，包括：通道数，分辨率等

　　dummy_input=torch.randn(1,3,224,224,device='cpu')

　　#转换为ONNX模型

　　torch.onnx.export(model,dummy_input,"model.onnx",export_params=True)

　　1.1转换为ONNX模型且加载权重

　　这里举一个resnet18的例子，基本思路是：开发模式I35详细7O98系统O7I8

　　首先加载了一个预训练的ResNet18模型；

　　然后将其设置为评估模式。接下来定义一个与模型输入张量形状相同的输入张量，并使用torch.randn()函数生成了一个随机张量。

　　最后，使用onnx.export()函数将PyTorch模型转换为ONNX格式，并将其保存到指定的输出文件中。

　　import torch

　　import torchvision.models as models

　　#加载预训练的ResNet18模型

　　model=models.resnet18(pretrained=True)

　　#将模型设置为评估模式

　　model.eval()

　　#定义输入张量，需要与模型的输入张量形状相同

　　input_shape=(1,3,224,224)

　　x=torch.randn(input_shape)

　　#需要指定输入张量，输出文件路径和运行设备

　　#默认情况下，输出张量的名称将基于模型中的名称自动分配

　　device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu")

　　#将PyTorch模型转换为ONNX格式

　　output_file="resnet18.onnx"

　　torch.onnx.export(model,x.to(device),output_file,export_params=True)

　　class Model(torch.nn.Module):

　　def __init__(self):

　　super().__init__()

　　def forward(self,x):

　　x=x*x[0].item()

　　return x,torch.Tensor([i for i in x])

　　model=Model()

　　dummy_input=torch.rand(10)

　　torch.onnx.export(model,dummy_input,'a.onnx')