yolov5的pt文件转化成onnx
时间: 2024-08-06 20:00:56 浏览: 96
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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)
```