PIL派鏈NFT鑄造質押挖礦分紅開發功能丨PIL派鏈NFT鑄造質押挖礦分紅系統開發詳細

　　智慧工業是未來工業發展的趨勢和方向，需要加強技術研究和應用實踐，同時也需要關注安全和隱私保護的問題。未來，智慧工業將會在各個領域持續發展和創新，實現更高效、更智慧、更綠色、更協同的生產方式和管理方式。

　　人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是指計算機系統在完成類似人類智力所需的任務時所表現出來的能力。它是一種複雜的技術，透過將大量的資料輸入到演演算法中進行學習，不斷調整和改進自己的演演算法，從而不斷最佳化其效能。

　　def image_preprocess(image_names,image_name_suffix):

　　input_data=[]

　　labels=[]

　　關於區塊鏈專案技術開發唯:MrsFu123，代幣發行、dapp智慧合約開發、鏈遊開發、單雙幣質押、多鏈錢包開發、NFT盲盒遊戲、公鏈、鏈上游戲開發

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　　for image_name in image_names:

　　label=get_image_label(image_name,image_name_suffix)

　　labels.append(label)

　　img=cv2.imread(image_name,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

　　img=cv2.resize(img,(32,32))

　　#MNIST影像背景為黑色,而測試影像的背景色為白色,識別前需要做轉換

　　img=cv2.bitwise_not(img)

　　norm_img=cv2.normalize(img,None,alpha=0,beta=1,norm_type=cv2.NORM_MINMAX,dtype=cv2.CV_32F)

　　norm_img=norm_img.reshape(1,1,32,32).astype('float32')

　　#print(f"img type:{type(norm_img)},shape:{norm_img.shape}")

　　input_data.append(norm_img)

　　return input_data,labels

　　def softmax(x):

　　x=x.reshape(-1)

　　e_x=np.exp(x-np.max(x))

　　return e_x/e_x.sum(axis=0)

　　def postprocess(result):

　　return softmax(np.array(result)).tolist()

　　def inference(model_name,image_names,input_data,labels):

　　session=onnxruntime.InferenceSession(model_name,None)

　　#get the name of the first input of the model

　　input_name=session.get_inputs()[0].name

　　count=0

　　for data in input_data:

　　raw_result=session.run([],{input_name:data})

　　res=postprocess(raw_result)

　　idx=np.argmax(res)

　　image_name=image_names[count][image_names[count].rfind("/")+1:]

　　print(f"image name:{image_name},actual value:{labels[count]},predict value:{idx},percentage:{round(res[idx]*100,4)}%")

　　count+=1