yolov5的权重文件pt格式转为onnx格式
时间: 2023-07-09 19:40:50 浏览: 81
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
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
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权重文件pt转oxnn
为将yolov5权重文件pt转换为onnx格式,可以使用官方提供的转换脚本。具体步骤如下:
1. 安装依赖库
```shell
pip install onnx onnxruntime torch
```
2. 下载官方转换脚本
```shell
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
3. 运行转换脚本
```shell
python models/export.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 1
```
其中,--weights参数指定yolov5权重文件的路径,--img参数指定输入图片的大小,--batch参数指定批量大小。
4. 转换完成后,会在yolov5目录下生成一个yolov5s.onnx文件,即为转换后的模型。
yolov8pt权重文件转onnx
YOLOv3是一种常用的目标检测算法,而YOLOv3的权重文件可以通过转换为ONNX格式来在不同的深度学习框架中使用。下面是将YOLOv3的权重文件转换为ONNX格式的步骤:
1. 安装依赖:首先,确保你已经安装了以下依赖项:
- PyTorch:用于加载YOLOv3的权重文件和进行模型转换。
- ONNX:用于将PyTorch模型转换为ONNX格式。
2. 加载YOLOv3权重文件:使用PyTorch加载YOLOv3的权重文件。你可以使用以下代码加载权重文件:
```python
import torch
# 加载YOLOv3的权重文件
model = torch.load('yolov3.weights')
```
3. 转换为ONNX格式:使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。你需要指定输入张量的形状和名称,以及输出ONNX文件的路径。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.onnx as onnx
# 加载YOLOv3的权重文件
model = torch.load('yolov3.weights')
# 创建一个输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
# 导出模型为ONNX格式
onnx.export(model, dummy_input, 'yolov3.onnx')
```
在上述代码中,我们创建了一个形状为(1, 3, 416, 416)的输入张量,并将其命名为dummy_input。然后,我们使用torch.onnx.export函数将模型和输入张量导出为ONNX格式,并将其保存为yolov3.onnx文件。
完成上述步骤后,你就成功将YOLOv3的权重文件转换为ONNX格式了。现在,你可以在其他支持ONNX的深度学习框架中使用这个模型。