yolov5的权重文件pt格式转为onnx格式

要将YoloV5的权重文件从.pt格式转为.onnx格式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch，可以通过官方网站或者pip安装。

2. 安装ONNX，可以通过官方网站或者pip安装。

3. 下载YoloV5的代码和权重文件，可以从GitHub上下载。

4. 运行yolov5/models/export.py脚本，将权重文件转为ONNX格式，命令如下：

   python models/export.py --weights <权重文件路径> --img <输入图片大小> --batch <批次大小>

例如，将yolov5s.pt转为onnx格式，输入图片大小为640x640，批次大小为1，命令如下：

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

5. 运行完后，会在yolov5/models目录下生成一个yolov5s.onnx文件，即转换完成。

需要注意的是，转换后的ONNX文件需要使用ONNX Runtime或其他支持ONNX格式的推理引擎进行推理。

相关问题

yolov5的pt文件转化成onnx

YOLOv5是一个流行的物体检测模型，它的预训练权重通常是以PyTorch（pt）格式保存的。要将YOLOv5的.pt文件转换为ONNX格式，这是一种用于静态图模型的标准中间表示，可以跨多种深度学习框架运行，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的库**:
首先，确保已经安装了`torch`, `torchvision`, 和 `onnx` 这几个Python库。如果尚未安装，可以分别使用下面的命令安装：

   pip install torch torchvision onnx

2. **加载模型**:
使用PyTorch加载预训练的YOLOv5模型，例如 `yolov5s.pt` 或者其他的版本：

   import torch
   from models.common import Detect
   model = Detect.load_from checkpoint='path/to/yolov5s.pt'

3. **将模型转为ONNX格式**:
将PyTorch模型转换为ONNX格式，这里需要设置一些选项以优化转换过程，比如设置`opset_version` 和 `input_shape`。注意替换`checkpoint_path`为你实际的模型路径：

   input_names = ["image"]
   output_names = ["boxes", "scores", "labels"]
   img_size = (640, 640)  # 指定输入图像大小，可以根据需求调整
   dynamic_axes = {input_names: {0: 'batch_size'}, output_names: {0: 'batch_size', 2: 'height', 3: 'width'}, output_names: {0: 'batch_size', 1: 'num_boxes'}, output_names: {0: 'batch_size', 1: 'num_boxes'}}
   torch.onnx.export(model=model,
                     args=torch.randn(1, *img_size),
                     f="yolov5s.onnx",
                     opset_version=11,
                     input_names=input_names,
                     output_names=output_names,
                     dynamic_axes=dynamic_axes)

4. **验证转换结果**:
完成转换后，可以用`onnxrt`库验证ONNX模型是否正常工作：

   import onnxruntime
   ort_session = onnxruntime.InferenceSession("yolov5s.onnx")
   ort_inputs = {ort_session.get_inputs().name: torch.randn(*img_size)}
   ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)

如何将YOLOv8模型转换为ONNX文件格式？

将YOLOv8模型从其原始格式转换为ONNX（开放神经网络交换格式）通常涉及几个步骤：

1. **下载模型**：首先，你需要获得YOLOv8的预训练权重文件。这通常是一个二进制文件，例如`.weights`或`.pt`（PyTorch格式）。

2. **加载模型**: 对于Python用户，可以使用特定的库如`darknet`（用于YOLOv8）或`torch`（如果YOLOv8是以PyTorch为基础的版本）来加载模型。

3. **转为推理模式**: 将模型设置为前向传播模式，以便只计算输入到输出的路径，而不是进行完整的训练。

4. **确定输入和输出信息**: 确定模型的输入维度、数据类型和其他必要信息，因为ONNX需要明确定义这些。

5. **使用工具转换**:
- 对于Darknet模型，你可以使用官方提供的工具`yolov8-tensorflow`或第三方工具如`onnx_darknet`将 `.weights` 文件转换成ONNX。
- 或者，如果你有PyTorch版本，可以先将其加载到PyTorch中，然后用`torch.onnx.export()`函数导出为ONNX。

import torch
model = ... # Load your PyTorch YOLOv8 model
dummy_input = torch.randn(1, *input_shape) # Replace with actual input shape
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)

6. **验证转换结果**:
使用ONNX的`onnx-checker`工具检查转换后的模型是否正确，并确认所有运算符都在支持列表内。

7. **优化与压缩**: 如果需要，还可以使用ONNX工具对ONNX文件进行优化和量化处理，减小文件大小和提高运行速度。