Forsage/Metaforce/佛萨奇2.0原力元宇宙系统开发(开发规则）丨详细案例源码

　　去中心化是与中心化相对的一个概念，在一个中心化的系统中，其它的节点必须依赖中心才能生存，中心决定了节点。在一个去中心化的系统中，分布有众多的节点，每个节点都具有高度自治的特征，每一个节点都是一个“小中心”。

　　人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统在完成类似人类智力所需的任务时所表现出来的能力。它是一种复杂的技术，通过将大量的数据输入到算法中进行学习，不断调整和改进自己的算法，从而不断优化其性能。

　　def export_model_from_pytorch_to_onnx(pytorch_model,onnx_model_name):

　　batch_size=1

　　#input to the model

　　x=torch.randn(batch_size,1,32,32)

　　out=pytorch_model(x)

　　#print("out:",out)

　　#export the model

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　　torch.onnx.export(pytorch_model,#model being run

　　x,#model input(or a tuple for multiple inputs)

　　onnx_model_name,#where to save the model(can be a file or file-like object)

　　export_params=True,#store the trained parameter weights inside the model file

　　opset_version=9,#the ONNX version to export the model to

　　do_constant_folding=True,#whether to execute constant folding for optimization

　　input_names=['input'],#the model's input names

　　output_names=['output'],#the model's output names

　　dynamic_axes={'input':{0:'batch_size'},#variable length axes

　　'output':{0:'batch_size'}})

　　def verify_onnx_model(onnx_model_name):

　　#model is an in-memory ModelProto

　　model=onnx.load(onnx_model_name)

　　#print("the model is:n{}".format(model))

　　#check the model

　　try:

　　onnx.checker.check_model(model)

　　except onnx.checker.ValidationError as e:

　　print("the model is invalid:%s"%e)

　　exit(1)

　　else:

　　print("the model is valid")