yolov5部署onnx

要将YOLOv5部署为ONNX模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了YOLOv5和ONNX的依赖库。您可以使用以下命令安装它们：

   pip install torch torchvision
   pip install onnx onnxruntime

2. 导出YOLOv5模型为ONNX格式。您可以使用以下命令将YOLOv5模型导出为ONNX：

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

3. 这将生成一个名为"yolov5s.onnx"的ONNX模型文件。

4. 接下来，您可以使用ONNX Runtime库加载和运行该模型。下面是一个简单的示例代码：

   import onnxruntime as rt

   # 加载ONNX模型
   session = rt.InferenceSession("yolov5s.onnx")

   # 输入数据准备
   input_name = session.get_inputs()[0].name
   input_shape = session.get_inputs()[0].shape
   input_type = session.get_inputs()[0].type

   # 运行推理
   input_data = ...  # 准备您的输入数据
   outputs = session.run([], {input_name: input_data})

在上面的代码中，您需要根据您的具体需求准备输入数据，并使用`session.run()`方法运行推理。

5. 最后，根据您的应用需求处理模型的输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据自己的需求进行进一步的调整和优化。此外，确保您的YOLOv5模型和ONNX版本兼容，并且参考YOLOv5的文档和ONNX Runtime的文档以获取更多详细信息。