nnunet-pytorch 转换为 ONNX
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简介：
nnunet-pytorch转换为ONNX项目旨在将基于PyTorch框架的医学影像分割模型NNUnet导出为ONNX格式，便于部署于多种平台。
将nnunet-pytorch转换为onnx格式的代码实现如下：
首先确保已经安装了必要的库：
```bash
pip install torch onnx onnxmltools
```
然后可以使用以下Python脚本来执行模型转换：
```python
import torch.onnx as onnx
from nnunet.network_architecture.nnUNet import get_nnUNet_model_config, init
# 初始化nnUnet模型配置和参数
plans_identifier = Task043_Pancreas
dataset_json = path_to_dataset.json # 数据集的json文件路径
model_properties = get_nnUNet_model_config(plans_identifier)
config = init(plans_identifier, dataset_json)
# 加载训练好的nnUnet模型（需要替换为实际使用的权重路径）
model_path = path/to/pretrained/model.pth
net = config[network]
device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)
weights = torch.load(model_path)
del weights[conv_blocks_encoder.0.downsample建国后undownsample] # 删除不必要的键
net.load_state_dict(weights, strict=False)
# 准备输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 4, 256, 256).to(device)
# 导出模型到onnx格式（需要替换为实际的输出路径）
output_onnx_path = path/to/output/model.onnx
torch.onnx.export(net.to(device), dummy_input, output_onnx_path,
export_params=True, opset_version=10, do_constant_folding=True,
input_names=[input], output_names=[output],
dynamic_axes={input : {0 : batch_size},
output: {0 : batch_size}})
```
请根据具体需求调整模型的初始化参数、路径和输入张量大小。
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