現貨合約跟單交易所開發（穩定版）丨現貨合約跟單交易所繫統開發（詳情及邏輯）原始碼

　　區塊鏈等技術的參與。區塊鏈是Web3.0最突出的關鍵技術，助力安全、透明和防篡改的交易。Web3.0同時也包含其他機制促進和推動去中心化，如雲端計算、AR Cloud和其他網路空間關鍵技術等；

　　從本質上看，區塊鏈是以分散式資料儲存、點對點傳輸、共識機制、加密演算法、,智慧合約等計算機技術整合創新而產生的分散式賬本技術，是基於網際網路的分散式資料庫，具有去中心化、共識機制、不可篡改、可以追溯、規則透明等特點，

　　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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　　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。

　　這是一個PPQ量化的入口指令碼，將你的模型和資料按要求進行打包：

　　This file will show you how to quantize your network with PPQ

　　You should prepare your model and calibration dataset as follow:

　　~/working/model.onnx<--your model

　　~/working/data/*.npy or~/working/data/*.bin<--your dataset

　　if you are using caffe model:

　　~/working/model.caffemdoel<--your model

　　~/working/model.prototext<--your model

　　###MAKE SURE YOUR INPUT LAYOUT IS[N,C,H,W]or[C,H,W]###

　　quantized model will be generated at:~/working/quantized.onnx

　　"""

　　from ppq import*

　　from ppq.api import*

　　import os

　　#modify configuration below:

　　WORKING_DIRECTORY='working'#choose your working directory

　　TARGET_PLATFORM=TargetPlatform.PPL_CUDA_INT8#choose your target platform

　　MODEL_TYPE=NetworkFramework.ONNX#or NetworkFramework.CAFFE

　　INPUT_LAYOUT='chw'#input data layout,chw or hwc

　　NETWORK_INPUTSHAPE=[1,3,224,224]#input shape of your network

　　CALIBRATION_BATCHSIZE=16#batchsize of calibration dataset

　　EXECUTING_DEVICE='cuda'#'cuda'or'cpu'.

　　REQUIRE_ANALYSE=False

　　DUMP_RESULT=False#是否需要Finetuning一下你的網路

　　#載入ImageNet校準資料集

　　import os

　　import torchvision.transforms as transforms

　　from PIL import Image

　　import numpy as np

　　import torch

　　input_path="xxxxxxx/xxxxx/x"#【改】資料集路徑

　　for file in os.listdir(input_path):

　　filename=os.fsdecode(file)

　　img=Image.open(os.path.join(input_path,filename)).convert('RGB')

　　scaler=transforms.Resize((224,224))

　　normalize=transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],

　　std=[0.229,0.224,0.225])

　　to_tensor=transforms.ToTensor()

　　device=torch.device("cpu")

　　image=normalize(to_tensor(scaler(img))).unsqueeze(0).to(device)

　　np.save(file=f'working/data/{filename[:-4]}',arr=image)#【改】注意影像格式是.jpg還是.jpeg，.jpeg則filename[:-5]

　　print('{}已完成，進度{}/{}'.format(filename[:-5],os.listdir(input_path).index(file),len(os.listdir(input_path))))