pycharm中pspnet如何转onnx

在PyCharm中将PSPNet模型转换为ONNX格式，你需要遵循以下步骤：

1. **确保安装了必要的库**：首先，你需要安装PyTorch和ONNX以及它们各自的转换工具。可以通过pip安装这些库：

   pip install torch
   pip install onnx
   pip install onnx-tf

2. **编写转换代码**：在PyCharm中编写Python脚本，使用PyTorch提供的工具将PSPNet模型转换为ONNX格式。以下是一个简单的示例代码：

   import torch
   import onnx
   from onnx_tf.backend import prepare
   from PSPNet import PSPNet  # 假设你已经有了PSPNet的实现

   # 加载你的PSPNet模型
   model = PSPNet()  # 这里需要根据实际加载方式调整代码
   model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_pspnet_weights.pth'))
   model.eval()

   # 设置输入张量
   dummy_input = torch.randn(1, 3, 473, 473)  # 假设输入大小为473x473

   # 导出模型到ONNX格式
   torch_out = torch.onnx.export(model,               # 模型实例
                                 dummy_input,         # 模型输入（或者一个包含输入的元组，如果模型有多个输入）
                                 "model.onnx",        # 输出ONNX模型的文件名
                                 export_params=True,  # 是否将模型参数也导出
                                 opset_version=10,    # ONNX版本
                                 do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
                                 input_names=['input'],   # 输入名称
                                 output_names=['output'],  # 输出名称
                                 dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},  # 可变长度的维度
                                              'output': {0: 'batch_size'}})

   # 检查ONNX模型
   onnx_model = onnx.load("model.onnx")
   onnx.checker.check_model(onnx_model)

   # 将ONNX模型转换为TensorFlow格式（如果需要）
   tf_rep = prepare(onnx_model)
   tf_rep.export_graph("model.pb")

3. **运行脚本**：在PyCharm中运行上面的脚本。如果一切顺利，你将会得到一个名为`model.onnx`的ONNX模型文件以及（如果需要）一个TensorFlow模型文件`model.pb`。