3ds max将编写好的ms插件加密成mse1 加密前2 加密后3 加密方法1 加密前2 加密后3 加密方法encryptScript "需要加密的ms文件" [version:0或1]eg: encryptScript "源文件.ms" version：关键字可以为0或1。 设置为0时，该方法使用3ds Max 2到9的旧加密方案。如果设置为1或未指定，则该方法使用3ds Max 9 SP 1中引入的新加密方案。运行加密代码后，会在相同路径下生成一个加密好的mse文件。官方文档说 脚本 加密 主要是用cocos2dx自带的 加密 方法，把js脚本转换 成 jsc二进制文件。 主要是利用cocos jscompile命令进行转换可以输入cocos jscompile -h查看一下主要功能： usage: cocos jscompile [-h] [-v] [-s SRC_DIR_ARR]... import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from dataset import CustomDataset from model import CSNet # 设置训练参数 epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 # 构 建模 型和优化器 model = CSNet() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 加载训练数据 train_dataset = CustomDataset(train=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 加载验证数据 val_dataset = CustomDataset(train=False) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义损失函数 criterion = nn. MSE Loss() # 开始训练 for epoch in range(epochs): model.train() # 将模型设置为训练模式 train_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): # 将数据传入模型进行训练 inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 计算训练损失 train_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 在验证集上计算损失 model.eval() # 将模型设置为评估模式 val_loss = 0.0 with torch.no_grad(): for i, data in enumerate(val_loader): inputs, labels = data outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) val_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 输出训练和验证损失 train_loss /= len(train_dataset) val_loss /= len(val_dataset) print("Epoch: {}, Train Loss: {:.6f}, Val Loss: {:.6f}".format(epoch+1, train_loss, val_loss)) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), "csnet.pth") 在这个脚本中，我们首先设置了训练参数（例如训练轮数、批次大小、学习率等），然后构建了CS-Net模型和Adam优化器。接着，我们加载了训练和验证数据集，并定义了损失函数。在训练过程中，我们使用`DataLoader`迭代训练数据，将数据传入模型进行训练，并计算训练损失。在每个epoch结束后，我们使用验证数据集计算验证损失，并输出训练和验证损失。最后，我们保存了训练好的模型。 pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your path 40538