區(qū)塊鏈、人工智能、數(shù)字孿生、人機(jī)交互、物聯(lián)網(wǎng)等面向數(shù)據(jù)的新一代信息技術(shù)的演進(jìn)并非偶然，而是從Web2.0向Web3.0演進(jìn)的技術(shù)準(zhǔn)備。從技術(shù)上來看，元宇宙是基于Web3.0技術(shù)體系和運(yùn)作機(jī)制支撐下的可信數(shù)字化價(jià)值交互網(wǎng)絡(luò)，是以區(qū)塊鏈為核心的Web3.0數(shù)字新生態(tài)。

　　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

　　#設(shè)置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式

　　preprocess_transform=transforms.Compose([

　　transforms.ToTensor(),#把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為張量（Tensor）

　　transforms.Normalize(#標(biāo)準(zhǔn)化，即使數(shù)據(jù)服從期望值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布

　　mean=[0.5,],#期望

　　std=[0.5,]#標(biāo)準(zhǔn)差

　　)關(guān)于區(qū)塊鏈項(xiàng)目技術(shù)開發(fā)唯:MrsFu123，代幣發(fā)行、dapp智能合約開發(fā)、鏈游開發(fā)、多鏈錢包開發(fā)

　　交易所開發(fā)、量化合約開發(fā)、互助游戲開發(fā)、Nft數(shù)字藏品開發(fā)、眾籌互助開發(fā)、元宇宙開發(fā)、swap開發(fā)、

　　鏈上合約開發(fā)、ido開發(fā)、商城開發(fā)等，開發(fā)過各種各樣的系統(tǒng)模式，更有多種模式、制度、案例、后臺等，成熟技術(shù)團(tuán)隊(duì)，歡迎實(shí)體參考。

　　])

　　class CNN(nn.Module):#從父類nn.Module繼承

　　def __init__(self):#相當(dāng)于C++的構(gòu)造函數(shù)

　　#super()函數(shù)是用于調(diào)用父類(超類)的一個(gè)方法，是用來解決多重繼承問題的

　　super(CNN,self).__init__()

　　#第一層卷積層。Sequential(意為序列)括號內(nèi)表示要進(jìn)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)

　　)

　　#第二卷積層

　　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)

　　)

　　#全連接層（Dense，密集連接層）

　　self.dense=Sequential(

　　nn.Linear(7*7*128,1024),

　　nn.ReLU(),

　　nn.Dropout(p=0.5),

　　nn.Linear(1024,10)

　　)

　　def forward(self,x):#正向傳播

　　x1=self.conv1(x)

　　x2=self.conv2(x1)

　　x=x2.view(-1,7*7*128)

　　x=self.dense(x)

　　return x

　　#訓(xùn)練

　　#訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化

　　#定義求導(dǎo)函數(shù)

　　def get_Variable(x):

　　x=torch.autograd.Variable(x)#Pytorch的自動求導(dǎo)

　　#判斷是否有可用的GPU

　　return x.cuda()if torch.cuda.is_available()else x

　　#判斷是否GPU

　　device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")

　　#device1=torch.device('cpu')

　　#定義網(wǎng)絡(luò)

　　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)#這個(gè)要與你的訓(xùn)練模型網(wǎng)絡(luò)輸入一致。我的是黑白圖像

　　torch.onnx.export(model,x,'save_model/model.onnx',input_names=input_names,output_names=output_names,verbose='True')

　　}