DAPP/PIL派鏈NFT鑄造流動性質押挖礦分紅系統開發技術詳細丨案例原始碼

　　區塊鏈技術概括起來是指透過去中心化和去信任的方式集體維護一個可靠資料庫的技術。其實，區塊鏈技術並不是一種單一的、全新的技術，而是多種現有技術整合的結果，這些技術與資料庫巧妙地組合在一起，形成了一種新的資料記錄、傳遞、儲存與呈現的方式

　　torch.onnx.export：系統詳細唯+MrsFu123如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)會run一次pytorch模型，以便將其轉換為TorchScript graph被匯出(相當於torch.jit.trace，跟蹤其執行情況，然後將跟蹤的模型匯出到onnx檔案)。生成的onnx檔案包含一個二進位制protocol buffer，其中包含你匯出的模型的網路結構和引數。

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　　引數說明：

　　(1).model：要匯出的pytorch模型，可以為torch.nn.Module,torch.jit.ScriptModule或torch.jit.ScriptFunction。

　　(2).args：模型的輸入，可以為tuple或torch.Tensor。

　　(3).f：一個類似檔案的物件或一個包含檔名的字串。A binary protocol buffer will be written to this file。

　　(4).export_params=True：預設值為True。如果為True，則將匯出所有引數。如果要匯出未經訓練的模型，需將此引數設定為False。如果為True，匯出的模型將首先將其所有引數作為引數，其順序由model.stat_dict().values()指定。

　　(5).verbose=False：預設值為False。如果為True，則列印正在匯出到標準輸出的模型的描述。此外，最終的ONNX graph將包含來自匯出模型的欄位"doc_string"，其中提到了"model"的原始碼位置。

　　(6).training=TrainingMode.EVAL：預設值為TrainingMode.EVAL。TrainingMode.EVAL：以推理模式匯出模型。TrainingMode.PRESERVE：如果model.training為False，則以推理模式匯出模型；如果model.training為True，則以訓練模式匯出模型。TrainingMode.TRAINING：以訓練模式匯出模型，禁用可能會干擾訓練的最佳化。

　　(7).input_names=None：型別為str的列表，預設為空列表。按順序分配給graph的輸入節點的名稱。如果不設定的話，會自動分配一些簡單的名字，如input.1。ONNX模型的每個輸入和輸出tensor都有一個名字。

　　(8).output_names=None：型別為str的列表，預設為空列表。按順序分配給graph的輸出節點的名稱。如果不設定的話，會自動分配一些簡單的名字或數字，如logits、25。ONNX模型的每個輸入和輸出tensor都有一個名字。