yolov5s转onnx后在Linux上编译

YOLOv5s是一个基于PyTorch的实时物体检测模型，而ONNX是一种跨平台的机器学习模型格式。将YOLOv5s转换为ONNX格式，可以使其能够在各种支持ONNX的环境中运行，包括Linux。

以下是将YOLOv5s模型从PyTorch转换为ONNX并在Linux上编译的基本步骤：

1. **转换模型**：
- 使用`torch.onnx.export`函数，提供模型实例、输入数据和一个名称，导出为ONNX文件。例如：

     model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
     img = torch.randn(1, 3, 640, 640)
     torch.onnx.export(model, img, "model.onnx", opset_version=11)

确保安装了`torch`库及其版本与YOLOv5兼容。

2. **验证转换**：
- 使用`onnx-checker`工具检查转换后的ONNX模型是否正确，语法无误：

     onnx.checker.check_model("model.onnx")

3. **编译为Linux部署**：
- Linux下，你可以使用如`onnxmltools`或`skl2onnx`等工具将ONNX模型转化为能在CPU/GPU上运行的轻量级格式，比如frozen graph（常用于TensorFlow Serving）。示例：

     !pip install onnxmltools
     import onnxmltools
     from skl2onnx import convert_sklearn
     from onnxruntime.quantization import quantize_model

     # Load ONNX model and convert to optimized format
     model_onx = onnxmltools.convert_pytorch(torch_model=model, initial_types=[('input', FloatTensorType([None, 3, 640, 640]))])
     optimized_model = quantize_model(model_onx)
     optimized_model.save('optimized_model.onnx')

这里假设你已经加载了`torch_model`变量，它代表之前导出的PyTorch模型。

4. **部署**：
- 创建一个简单的Python脚本或服务，使用`onnxruntime`库读取优化后的ONNX模型并进行推理。在Linux服务器上运行这个脚本或启动相应的服务。