对比函数定义与调用,找出缺失的img_metas参数: 通过对比forward()方法的定义和调用,可以明显看出调用时缺少了img_metas参数。 修改函数调用,确保所有必需的位置参数都被正确传递: 为了解决这个问题,你需要在调用forward()方法时提供所有必需的参数: python model = MyModel() input_tensor = ... # 假设这是你的输...
high=num_classes-1,size=(N,1,H,W)).astype(np.uint8)img_metas=[{'img_shape':(H,W,C),'ori_shape':(H,W,C),'pad_shape':(H,W,C),'filename':'<demo>.png','scale_factor':1.0,'flip':False,}for_inrange(N)]mm_inputs={'imgs':torch.FloatTensor(imgs).requires_grad_(True)...
Assuming all your input data is uniformly formatted, you can manually create the dict and construct your ownimg_metaslist. I set a breakpoint in a function containingimg_metasand copied one of the results. _img_metas = { 'ori_shape': (480, 640, 3), 'img_shape': (480, 640, 3),...
pytorch导出onnx文件时报错 torch.onnx.export(model, (dummy_input, img_metas), onnx_file, export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=False, input_names=['input'], output_names=['output'], dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}} # ...