PtahDao/ProTradex/Meta2032流動性質押挖礦分紅系統開發（開發方案）及詳細原始碼

　　

　　隨著區塊鏈技術的普及，智慧供應鏈下的數字經濟將會更加真實可信，隨著區塊鏈在供應鏈領域的深入應用與發展，未來的數字經濟社會將會變得更加公正和透明。

　　“量化交易”有著兩層含義一是從狹義上來講，是指量化交易的內容，將交易條件轉變成為程式，自動下單;

　　二是從廣義上來講，是指系統交易方法，就是一個整合的交易系統

　　區塊鏈助推供應鏈上的資料更加透明，供應鏈上的企業可以準確的使用端到端的透明資料，區塊鏈技術可以有效的對供應鏈上企業的交易進行數字化的處理，並且可以建立一個分散式的不可更改的所有交易記錄，可以實現資料的實時共享，有效的降低資料資訊獲取的時間成本。

　　數字經濟是指以使用數字化的知識和資訊作為關鍵生產要素、開發詳細：MrsFu123,以現代資訊網路作為重要載體、以資訊通訊技術的有效使用作為效率提升和經濟結構最佳化重要推動力的一系列經濟活動。通俗來說，數字經濟是隨著資訊科技革命發展而產生的一種新的經濟形態。

　　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

　　Uniswap博餅、交易所開發、量化合約開發、合約對沖、互助遊戲開發、Nft數字藏品開發、眾籌互助開發、元宇宙開發、swap開發、DAO智慧合約、

　　夾子合約、鏈上合約開發、ido開發、商城開發等，開發過各種各樣的系統模式，更有多種模式、制度、案例、後臺等，成熟技術團隊，歡迎實體參考。

　　import onnxruntime as ort

　　#載入ONNX模型

　　ort_session=ort.InferenceSession("model.onnx")

　　#準備輸入資訊

　　input_info=ort_session.get_inputs()[0]

　　input_name=input_info.name

　　input_shape=input_info.shape

　　input_type=input_info.type

　　#執行ONNX模型

　　outputs=ort_session.run(input_name,input_data)

　　#獲取輸出資訊

　　output_info=ort_session.get_outputs()[0]

　　output_name=output_info.name

　　output_shape=output_info.shape

　　output_data=outputs[0]

　　print("outputs:",outputs)

　　print("output_info:",output_info)

　　print("output_name:",output_name)

　　print("output_shape:",output_shape)

　　print("output_data:",output_data)

　　torch.onnx.export(

　　model,

　　args,

　　f,

　　export_params=True,

　　opset_version=10,

　　do_constant_folding=True,

　　input_names=['input'],

　　output_names=['output'],

　　dynamic_axes=None,

　　verbose=False,

　　example_outputs=None,

　　keep_initializers_as_inputs=None)

　　import torch

　　import torchvision

　　import numpy as np

　　#定義一個簡單的PyTorch模型

　　class MyModel(torch.nn.Module):

　　def __init__(self):

　　super(MyModel,self).__init__()

　　self.conv1=torch.nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)

　　self.relu=torch.nn.ReLU()

　　self.maxpool=torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)

　　self.conv2=torch.nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)

　　self.flatten=torch.nn.Flatten()

　　self.fc1=torch.nn.Linear(64*8*8,10)

　　def forward(self,x):

　　x=self.conv1(x)

　　x=self.relu(x)

　　x=self.maxpool(x)

　　x=self.conv2(x)

　　x=self.relu(x)

　　x=self.maxpool(x)

　　x=self.flatten(x)

　　x=self.fc1(x)

　　return x

　　#建立模型例項

　　model=MyModel()

　　#指定模型輸入尺寸

　　dummy_input=torch.randn(1,3,32,32)

　　#將PyTorch模型轉為ONNX模型

　　torch.onnx.export(model,dummy_input,'mymodel.onnx',do_constant_folding=False)