基于pytorch框架把PSPnet的主干改成efficientnet用于语义分割，怎么操作才能尽可能保持高精度，请详细讲解每一步

将PSPNet的主干替换为EfficientNet需要经过以下步骤：

1. 安装EfficientNet库

首先需要安装EfficientNet库，可以使用以下命令进行安装：

pip install efficientnet-pytorch

2. 加载EfficientNet预训练模型

使用EfficientNet作为PSPNet的主干网络需要先加载EfficientNet的预训练模型，可以使用以下代码进行加载：

import torch
from efficientnet_pytorch import EfficientNet

model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')

其中，`efficientnet-b0`是EfficientNet的一个预训练模型，可以根据需要选择不同的模型，也可以使用自己训练的模型。

3. 替换PSPNet的主干网络

将PSPNet的主干网络替换为EfficientNet的方法与替换其他主干网络类似，需要重写`PSPNet`类中的`_make_encoder`函数。具体代码如下：

from efficientnet_pytorch import EfficientNet

class PSPNet(nn.Module):
    def __init__(self, n_classes=21, sizes=(1, 2, 3, 6), psp_size=2048, deep_features_size=256):
        super().__init__()
        self.sizes = sizes
        self.psp_size = psp_size
        self.deep_features_size = deep_features_size

        # Load EfficientNet pretrained model
        self.backbone = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')

        # Replace the last layer with a convolution layer
        self.backbone._fc = nn.Conv2d(1280, 256, kernel_size=1, bias=False)

        # Pyramid Pooling Module
        pool_layers = []
        for size in sizes:
            pool_layers.append(nn.AdaptiveAvgPool2d(size))
        self.psp_layers = nn.ModuleList(pool_layers)

        self.conv1 = nn.Conv2d(256 * (len(sizes) + 1), psp_size, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(psp_size)
        self.relu = nn.ReLU()

        # Deep supervision classifier
        self.conv2 = nn.Conv2d(psp_size, deep_features_size, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(deep_features_size)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout2d(p=0.3)

        self.final = nn.Conv2d(deep_features_size, n_classes, kernel_size=1)

    def _make_encoder(self):
        return nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, ceil_mode=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout2d(p=0.1),
            nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(1024),
            nn.ReLU(),
        )

在这个代码中，我们首先加载了EfficientNet的预训练模型，并使用`_fc`属性替换了其最后一层全连接层。然后，我们将EfficientNet作为PSPNet的主干网络，将其传递给Pyramid Pooling Module。最后，我们添加了一个额外的卷积层和一个分类器，用于生成深度特征和最终的预测。

4. 训练模型

替换主干网络后，就可以使用常规的方式对模型进行训练。在训练过程中，可以根据需要调整学习率、损失函数等超参数，以达到最佳的效果。

总结：

以上就是将PSPNet的主干网络替换为EfficientNet的详细步骤，需要注意的是，在替换主干网络的过程中，需要保持模型结构的一致性，并根据实际情况进行微调，以达到最好的性能。