所以你建议我怎么修改代码

针对你的问题，我建议按照以下步骤来调整代码：

1. **理解模型输入**：首先，你需要了解你的模型期望的确切输入是什么。这包括数据类型、尺寸以及可能的预处理步骤。如果模型是用于图像识别的，它应该接收一个包含像素值的张量。

2. **创建适当的数据**：如果你的模型需要像素值而不是随机张量，你应该使用真实的图片数据（可以是训练集的一个示例或专门为此目的创建的一张图片）。例如，对于一张分辨率为224x224的彩色图片，你可以这样做：

from PIL import Image
img = Image.open('path_to_your_image.jpg')
img_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(img).unsqueeze(0)  # 添加批次维度

3. **更新`dynamic_axes`**：如果模型需要动态大小的批量，记得相应地更新`dynamic_axes`，将`{'input': {0: 'batch_size'}}`替换为`{'input': {0: 'batch_size', 1: 'height', 2: 'width', ...}}`，其中高度和宽度等依赖于实际图片的尺寸。

4. **调整`input_names`**：如果模型内部使用了非标准的输入名，你需要确认并提供正确的名字，如`'image'`代替`'input'`。

5. **最后的导出**：现在，使用更新后的数据，再次尝试导出模型：

torch.onnx.export(model,
                  img_tensor,  # 使用处理过的图片数据
                  'zero_shot_model.onnx',
                  export_params=True,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  verbose=False,
                  input_names=['image'],  # 或者根据实际情况使用的输入名
                  dynamic_axes={'image': {'0': 'batch_size', 1: 'height', 2: 'width'}})

完成以上步骤后，你应该能成功导出模型到ONNX文件。