安装onnx-sim
时间: 2023-07-08 20:10:29 浏览: 75
安装onnx-sim可以按照以下步骤进行:
1. 确保已经安装了Python和pip。
2. 在终端或命令行中运行以下命令来安装onnx-sim:
```
pip install onnx-sim
```
3. 安装完成后,你可以使用onnx-sim来优化和压缩ONNX模型了。
相关问题
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'best-sim.onnx'
这个错误是由于权限问题导致的,表示你没有足够的权限来访问或修改名为 'best-sim.onnx' 的文件。通常情况下,只有文件的所有者或具有足够权限的用户才能对文件进行操作。
解决这个问题的方法之一是使用管理员权限或超级用户权限来运行你的操作。如果你是在命令行中操作,可以尝试以管理员身份运行命令或使用 `sudo` 命令。例如,在 Linux 或 macOS 系统中,你可以尝试以下命令:
```
sudo python your_script.py
```
这将使用超级用户权限运行名为 `your_script.py` 的 Python 脚本。
另外,你还可以检查一下文件的所有权和权限设置。确保你具有读取、写入或执行所需的权限。你可以使用 `ls -l` 命令(Linux/macOS)或 `dir` 命令(Windows)来查看文件的权限信息。
如果你不是文件的所有者,并且没有足够的权限来修改它,你可能需要联系文件的所有者或系统管理员来获取适当的访问权限。
You can export your onnx model by ultralytics API and the onnx is also modify by this repo. python3 export-seg.py --weights yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0 具体如何做?
要导出ONNX模型并使用Ultralytics API进行修改,您需要执行以下步骤:
1. 首先,确保您已经安装了Ultralytics库。您可以使用以下命令在终端中安装它:
```
pip install yolov5
```
2. 在终端中,使用以下命令导出ONNX模型:
```
python3 export-seg.py --weights yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
```
在这个命令中,您需要替换`yolov8s-seg.pt`为您的模型权重文件的路径。`--opset 11`指定使用ONNX的版本,`--sim`表示使用模拟推理,`--input-shape 1 3 640 640`指定输入图像的形状,`--device cuda:0`指定在CUDA设备上进行推理。
3. 在执行命令后,Ultralytics库将导出一个名为`yolov8s-seg.onnx`的ONNX模型文件。
请注意,上述步骤假设您已经正确设置了Ultralytics库和相关依赖项,并且您已经在PyTorch中训练了一个yolov8s-seg模型。如果有任何问题,请确保按照Ultralytics库的文档进行正确配置和训练。
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