Matic马蹄链智能合约质押挖矿开发丨DAPP马蹄链Matic智能合约质押挖矿系统开发详情案例
Web3.0支持新的商业和社交模式。Web3.0为新型应用程序提供建构模块，支持新商业模式，如NFT货币化；基于智能合约运行的应用程序消除了中心化的中介与管理成本；代币或加密货币则为Web3.0的新商业模式和经济系统提供动力，其内置于区块链协议中。
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。
然后定义PyTorch模型的输入维度，比如唯(135,70,98，O7,18)，这是一个三通道的彩色图，分辨率为224x224。
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：开发案例I35详情7O98设计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)
