问题：执行以下命令行太长了，不方便修改。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/train.py --config ./configs/SegSAMPLerEmbMLP_config.py --cfg-options optimizer.lr=0.0005 optimizer.weight_decay=0.01 train_batch_size_per_gpu=4 test_batch_size_per_gpu=4 model_cfg.SAM_weights=0.1 model_c…

踩坑一： RuntimeError: ONNX export of operator adaptive_avg_pool2d 报错原因：这个错误表明在将模型导出为 ONNX 格式时，adaptive_avg_pool2d 操作不支持当前的输出大小，因为输出大小不是输入大小的因数。因为onnx要求模型的输入参数的固定的，而自适应池化层是根据输入来确定模型参数的。 ChatGPT提供了一些别的方法，如更新Pytorch版本或尝试使用 ONNX opset 版本或 dynamic_axes 参数，经过测试都无法解决以上问…

最近学习了一下图像分割模型部署——PyTorch转ONNX 参考了子豪兄的视频 一、主要学习内容如下： 即ONNX是个中间翻译器，帮助不同框架和不同设备更方便地迁移和部署。 二、具体操作 1. 安装配置环境 安装Pytorch pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 安装 ONNX pip install onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu…