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我正在尝试使用 onnx 将detr 模型转换为张量流。torch.onnx.export我使用opset_version=12转换了模型。（它生成一个detr.onnx文件）

然后我尝试使用此示例将 onnx 文件转换为张量流模型。我添加了onnx.check_model一行以确保模型正确加载。

import math
from PIL import Image
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch import nn
from torchvision.models import resnet50
import onnx
from onnx_tf.backend import prepare
import torchvision.transforms as T

torch.set_grad_enabled(False)
model = torch.hub.load('facebookresearch/detr', 'detr_resnet50', pretrained=True)

url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
transform = T.Compose([
    T.Resize(800),
    T.ToTensor(),
    T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])
img = transform(im).unsqueeze(0)

torch.onnx.export(model, img, 'detr.onnx', opset_version = 12) …