如何贯通yolov7网络模型，并导出onnx模型

要贯通 YOLOv7 网络模型并导出 ONNX 模型，您可以按照以下步骤进行：

1. 下载 YOLOv7 模型的代码库，例如 https://github.com/WongKinYiu/yolov7。

2. 在本地或云端环境中安装 PyTorch 和其他必备的 Python 包。

3. 在数据集上训练 YOLOv7 模型，或者下载预训练模型。

4. 修改代码库中的 export.py 文件，以便将模型导出为 ONNX 格式。您需要指定输入和输出张量的名称和形状，并将模型保存为 ONNX 文件。

5. 运行 export.py 文件并检查导出的 ONNX 模型是否可用。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何导出 YOLOv7 模型为 ONNX 格式：

import torch
import torch.nn as nn
import argparse

# 导入yolov7模型
from models.yolov7 import YOLOv7

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='path/to/weights.pt', help='path to weights file')
parser.add_argument('--img_size', type=int, default=416, help='size of each image dimension')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1, help='size of the batches')
parser.add_argument('--output', type=str, default='path/to/output.onnx', help='output ONNX file path')
opt = parser.parse_args()

# 加载yolov7模型
model = YOLOv7(opt.img_size, num_classes=80)
model.load_state_dict(torch.load(opt.weights, map_location='cpu')['model'])

# 设置输入张量的名称和形状
input_names = ['input_0']
input_shapes = [(opt.batch_size, 3, opt.img_size, opt.img_size)]

# 设置输出张量的名称和形状
output_names = ['output_0', 'output_1', 'output_2']
output_shapes = [(opt.batch_size, 255, opt.img_size//32, opt.img_size//32),
                 (opt.batch_size, 255, opt.img_size//16, opt.img_size//16),
                 (opt.batch_size, 255, opt.img_size//8, opt.img_size//8)]

# 将模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, torch.zeros(*input_shapes), opt.output,
                  input_names=input_names, output_names=output_names,
                  output_shapes=output_shapes, opset_version=11)

print(f'Exported ONNX model to {opt.output}')

这里我们假设您已经按照上述步骤安装了 PyTorch 和其他必备的 Python 包。在这个示例中，我们使用 argparse 模块来解析命令行参数，指定权重文件的路径、图像大小、批处理大小和输出 ONNX 文件的路径。然后，我们加载 YOLOv7 模型，并指定输入和输出张量的名称和形状。最后，我们使用 `torch.onnx.export()` 函数将模型保存为 ONNX 文件。

请注意，导出模型时需要指定适当的 opset 版本。在这个示例中，我们使用的是 opset_version=11，这是与 PyTorch 1.7.x 版本兼容的最新版本。

希望这个简单的示例能够帮助您了解如何贯通 YOLOv7 网络模型并导出 ONNX 模型。