PWC-Net 转成 onnx

你可以使用 PyTorch 提供的工具将 PWC-Net 转换为 ONNX 格式。具体步骤如下：

1. 安装 PyTorch 和 ONNX：首先需要安装 PyTorch 和 ONNX，可以使用 pip 或者 conda 安装。

2. 加载 PWC-Net 模型：使用 PyTorch 加载 PWC-Net 模型，并将其转换为 ONNX 格式。可以使用以下代码：

import torch
import torchvision

# 加载 PWC-Net 模型
model = torchvision.models.video.PWCNet()

# 将模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 2, 256, 448)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "pwc_net.onnx")

其中，dummy_input 是模型的输入数据，可以根据实际情况进行修改。

3. 验证 ONNX 模型：使用 ONNX 提供的工具验证生成的 ONNX 模型是否正确。可以使用以下代码：

import onnx
from onnx import numpy_helper

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load("pwc_net.onnx")

# 验证模型是否正确
onnx.checker.check_model(model)

# 获取模型的输入和输出张量形状
input_shape = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim
output_shape = model.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim
print("Input shape:", [d.dim_value for d in input_shape])
print("Output shape:", [d.dim_value for d in output_shape])

其中，model.graph.input[0] 和 model.graph.output[0] 分别表示模型的输入和输出张量。

4. 使用 ONNX 模型：可以使用 ONNX 提供的工具将 ONNX 模型加载到其他框架中使用，例如 TensorFlow、Caffe 等。