Polygon馬蹄鏈智慧合約挖礦系統開發|Polygon馬蹄鏈專案開發

一般來說轉ONNX只是一個手段，在之後得到ONNX模型後還需要再將它做轉換，比如轉換到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，從ONNX先轉換到caffe，再從caffe到tensorRT。原因是Caffe對tensorRT更為友好，這裡關於友好的定義後面會談。

　　

　　因此在轉ONNX工作開展之前，首先必須明確目標後端。ONNX只是一個格式，就和json一樣。只要你滿足一定的規則，都算是合法的，因此單純從Pytorch轉成一個ONNX檔案很簡單。但是不同後端裝置接受的onnx是不一樣的，因此這才是坑的來源。I88模式I928開發8024

　　

　　現有的智慧合約交易執行方案中，需要leader節點首先將智慧合約交易執行完成並且hash簽名，然後由leader節點將智慧合約交易打包傳輸給replica節點，replica節點重複執行智慧合約交易完成，並且將執行結果同樣hash簽名比較。這其中由於需要順序執行，導致實際效能依賴leader節點和replica節點序列，才能完成最終智慧合約執行成功的確認

　　

　　train_loader=Data.DataLoader(dataset=train_data,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

　　

　　test_x=Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data,dim=1),requires_grad=True).type(torch.FloatTensor)[:20]/255

　　

　　test_y=test_data.test_labels[:20]#前兩千張

　　

　　#具體檢視影像形式為：

　　

　　a_data,a_label=train_data[0]

　　

　　print(type(a_data))#tensor型別

　　

　　#print(a_data)

　　

　　print(a_label)

　　

　　#把原始圖片儲存至MNIST_data/raw/下

　　

　　save_dir="mnist/raw/"

　　

　　if os.path.exists(save_dir)is False:

　　

　　os.makedirs(save_dir)

　　

　　do_constant_folding——是否使用常量摺疊（不瞭解），預設即可。default=True。

　　

　　dynamic_axes——模型的輸入輸出有時是可變的，如Rnn，或者輸出影像的batch可變，可透過該引數設定。如輸入層的shape為（b，3，h，w），batch，height，width是可變的，但是chancel是固定三通道。

　　

　　格式如下：

　　

　　1)僅list(int)dynamic_axes={‘input’:[0,2,3],‘output’:[0,1]}

　　

　　2)僅dict<int,string>dynamic_axes={‘input’:{0:‘batch’,2:‘height’,3:‘width’},‘output’:{0:‘batch’,1:‘c’}}

　　

　　3)mixed dynamic_axes={‘input’:{0:‘batch’,2:‘height’,3:‘width’},‘output’:[0,1]}

　　

　　opset_version——opset的版本，低版本不支援upsample等操作。

　　

　　Opes協議建立在許多現存的開源專案、協議以及分散式系統之上。正是由於這些前人的工作，Opes才變得有可能實現。Opes協議將包含一套智慧合約的介面，透過在具體的智慧合約平臺實現這些介面，來完成實際的業務邏輯。