从Open Model Zoo下载的FastSeg大型公共预训练模型，无法导入名称是怎么回事？

• 卸载 分组和Vision：
  pip uninstall torch torchvision
  
• 安装 兼容版本的 Evaluat andVision：
  pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0
  
• 转换 FastSeg -large 模型：
  python3 converter.py --name fastseg-large
  

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这个错误通常是由于 PyTorch 版本不兼容导致的。torch._six 是 PyTorch 早期版本中的一个模块，但在较新的版本中，torch._six 已经被移除或重构，导致 container_abcs 无法导入。

解决方案

1. 
   

   降级 PyTorch 版本：
   如果你使用的是较新的 PyTorch 版本（例如 1.9 或更高版本），可以尝试降级到 1.8 或更早的版本，因为这些版本可能仍然包含 torch._six 模块。

   
   

   你可以使用以下命令降级 PyTorch：

   
   

   pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0

   
   


2. 
   

   修改代码：
   如果你不想降级 PyTorch，可以尝试修改 converter.py 文件，将 from torch._six import container_abcs 替换为 from collections import abc as container_abcs。

   
   

   例如：

   
   

   # 原代码
   
   from torch._six import container_abcs
   
   
   
   # 修改为
   
   from collections import abc as container_abcs

   
   

   这是因为 torch._six.container_abcs 实际上是对 collections.abc 的封装，所以直接使用 collections.abc 是等价的。

   
   


3. 
   

   使用 OpenVINO 的官方工具：
   如果你使用的是 OpenVINO 的工具链，可以尝试使用 OpenVINO 提供的官方模型优化器（Model Optimizer）来转换模型，而不是依赖 converter.py。

   
   

   mo.py --input_model your_model.onnx

   
   

   这将生成 OpenVINO 的中间表示（IR）文件。

   
   

总结

这个错误通常是由于 PyTorch 版本更新导致的。你可以通过降级 PyTorch 或修改代码来解决这个问题。如果可能的话，使用 OpenVINO 的官方工具来转换模型也是一个不错的选择。

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