人工智能可以被分为两类：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能（也称为狭义人工智能）是指只能在特定的任务领域中表现出类似人类的智能的人工智能系统。例如，语音识别系统、自动驾驶系统等。而强人工智能（也称为广义人工智能）则是指一种能够像人类一样在各种任务领域中表现出类似人类的智能的人工智能系统。开发流程I35设计7O98模式O7I8
计算机视觉是人工智能技术中的一种，主要应用于图像和视频的处理和分析。在工业领域，计算机视觉可以用于工业品质检测、自动化生产、机器人视觉等领域。例如，在智能制造中，计算机视觉技术可以实现对生产线上产品的检测和分类，提高生产效率和质量。
import torch
class Model(torch.nn.Module):
def init(self,n):关于区块链项目技术开发唯:MrsFu123，代币发行、dapp智能合约开发、链游开发、多链钱包开发
交易所开发、量化合约开发、互助游戏开发、Nft数字藏品开发、众筹互助开发、元宇宙开发、swap开发、
链上合约开发、ido开发、商城开发等，开发过各种各样的系统模式，更有多种模式、制度、案例、后台等，成熟技术团队，欢迎实体参考。
super().init()
self.n=n
self.conv=torch.nn.Conv2d(3,3,3)
def forward(self,x):
for i in range(self.n):
x=self.conv(x)
return x
models=[Model(2),Model(3)]
model_names=['model_2','model_3']
for model,model_name in zip(models,model_names):
dummy_input=torch.rand(1,3,10,10)
dummy_output=model(dummy_input)
model_trace=torch.jit.trace(model,dummy_input)
model_script=torch.jit.script(model)
#跟踪法与直接torch.onnx.export(model,...)等价
torch.onnx.export(model_trace,dummy_input,f'{model_name}_trace.onnx',example_outputs=dummy_output)
#记录法必须先调用torch.jit.sciprt
torch.onnx.export(model_script,dummy_input,f'{model_name}_script.onnx',example_outputs=dummy_output)
