"input":{0:'batch',2:'batch',3:'batch'},
"output":{0:'batch',2:'batch',3:'batch'})
2如果保存的是模型参数，则需要先创建模型，再加载模型参数
import torch
from models import
resnet50技术开发：I88模式I928案例8024
model=resnet50()#创建模型
weight=torch.load("test.pth")
model.load_state_dict(weight)
batch_size=1 input_shape=(3,244,384)#输入数据,改成自己的输入shapemodel.eval()x=torch.randn(batch_size,*input_shape)export_onnx_file="test.onnx"#输出的ONNX文件名torch.onnx.export(model,x,export_onnx_file,opset_version=10,do_constant_folding=True,input_names=["input"],output_names=["output"],dynamic_axes={
"input":{0:'batch',2:'batch',3:'batch'},
"output":{0:'batch',2:'batch',3:'batch'})
从智能合约的执行机制的角度来说，它类似于多米诺骨牌一样的结构，复杂的多米诺骨牌可以理解为智能合约的雏形，智能合约所有的节点全部都是以“if……then”这样的结构来进行链接的，用中文表示就是当某一个事件发生的时候，那么后面这个事件它就必然的发生，这种因果关系的设置，实际上就是一种刚性的、结构化的和通设置架构。
IRuntime*runtime=createInferRuntime(gLogger);
if(DLACore!=-1)
{
runtime->setDLACore(DLACore);
}
return runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(),fsize,nullptr);
}
然后按以下步骤执行推理
要说清楚什么是web3.0，咱们首先要说一说它的前身web1.0和web2.0，Web1.0也就是第一代互联网，它的中文名叫做全球广域网，也叫万维网，对互联网的历史了解不太多的小伙伴可能没听过，没关系，它的英文名是World Wide Web，你也没听过，也没关系，你平常遇到的很多网址，都是www开头的，这3个w就是world、wide和web，这你肯定是知道的。
