torch.onnx.export 无尺度信息

`torch.onnx.export` 是 PyTorch 中用于将模型导出为 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式的一个函数。ONNX 是一种跨框架的模型交换格式，但默认情况下，它并不包含原始数据的尺度信息，如图片的大小或输入张量的量化级别等。

当你使用 `torch.onnx.export` 导出模型时，如果模型对输入有特定的预处理步骤（例如，归一化到某个范围），这些细节不会直接反映在 ONNX 文件中。ONNX 模型通常只保存网络结构、节点及其权重，而不保留训练或应用时的具体数值上下文。

如果你需要保存这些额外的信息，比如像素值的范围，一般是在模型训练或转换过程中记录，并在后续运行时通过元数据或者其他形式附加到模型上。在实际部署中，你需要提供一个预处理步骤，以便复现模型在训练时的输入处理。

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pspnet-pytorch-master模型onnx推理

PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）是一种用于图像分割的深度学习模型，它在场景解析任务中表现突出，能够处理不同尺度的信息。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了构建和训练复杂神经网络的工具。将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式是一种常见做法，旨在实现模型在不同深度学习框架之间的兼容性，从而能够在不同的推理引擎上部署和执行。

要使用`pspnet-pytorch-master`模型进行ONNX推理，你需要遵循以下步骤：

1. **模型准备**：确保你已经安装了PyTorch，并且已经获取了`pspnet-pytorch-master`模型的代码和预训练权重。这通常涉及到克隆GitHub仓库并安装所需的依赖项。

2. **模型转换**：使用PyTorch的ONNX导出功能，将模型转换为ONNX格式。这需要在PyTorch中运行模型并捕获模型的输出，以生成ONNX模型文件。

3. **验证转换**：在转换模型后，你应该验证转换后的ONNX模型是否能够正确地执行推理，与原PyTorch模型的输出保持一致。

4. **ONNX推理**：一旦确认ONNX模型无误，就可以使用支持ONNX的推理引擎（如ONNX Runtime, TensorRT等）来进行高效的推理。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何将PyTorch模型导出为ONNX格式：

import torch
from pspnet import PSPNet  # 假设你已经导入了PSPNet类

# 加载预训练的PSPNet模型
model = PSPNet()  # 假设这里已经加载了预训练权重
model.eval()  # 设置为评估模式

# 创建一个dummy输入，用于模型的前向传播，以便生成ONNX模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 475, 475)  # 这里的维度可能需要根据实际模型调整

# 导出模型到ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, "pspnet.onnx", verbose=True, input_names=['input'], output_names=['output'])

# 使用ONNX模型进行推理
import onnx
import onnxruntime

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("pspnet.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)

# 使用ONNX Runtime进行推理
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("pspnet.onnx")
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: dummy_input.numpy()}
ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)