什麼是現貨合約跟單交易所繫統開發應用詳細及方案丨案例原始碼

　　

　　人工智慧技術的發展主要依賴於大資料、機器學習、深度學習和自然語言處理等技術。透過大量的資料輸入到演演算法中，人工智慧系統可以透過自我學習和改進，從而不斷提高自己的效能和效率。

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　　通常認為，人工智慧產業結構分為基礎層（包括軟硬體設施以及資料服務）、技術層（基礎框架、演演算法模型，後者包括深度學習、知識圖譜、計算機視覺、自然語言處理、智慧語音識別）、應用層（智慧解決方案和應用場景）三大方面

　　什麼是人工智慧

　　人工智慧又被稱為機器智慧，是一種綜合電腦科學、統計學、語言學等多種學科，使機器模仿、展現人類智慧的技術。

　　人工智慧的分類

　　科學家們按照人工智慧與人類智慧之間的關係，將人工智慧分為三類：

　　弱人工智慧：也被稱為應用型人工智慧，擁有部分人類智慧，能且只能在限定領域解決特定問題；

　　強人工智慧：也被稱為通用型人工智慧，擁有人類的全部智慧，能夠勝任人類的所有工作；

　　超人工智慧：遠超人類目前表現出的智慧水平。

　　#coding=gbk

　　#由.pt導成.onnx

　　import torch

　　import torchvision.models as models

　　#定義模型和載入模型權重

　　#model=models.resnet18()#【改】定義model

　　#model=models.resnet50()

　　model=models.vgg16(pretrained=False)

　　model.load_state_dict(torch.load("/home/xxx/.cache/torch/hub/checkpoints/vgg16-397923af.pth"))#【改】model權重地址

　　##set the model to inference mode

　　model.eval()

　　x=torch.randn(1,3,224,224)#生成張量

　　export_onnx_file="/home/xxx/model_optimization_tool/jm_log_quant/onnx_format_weight/vgg16.onnx"#【改】輸出ONNX權重地址

　　torch.onnx.export(model,

　　x,

　　export_onnx_file,

　　opset_version=10,

　　do_constant_folding=True,#是否執行常量摺疊最佳化

　　input_names=["input"],#輸入名

　　output_names=["output"],#輸出名

　　dynamic_axes={"input":{0:"batch_size"},#批處理變數

　　"output":{0:"batch_size"}})