yolo10 模型转换onnx

YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时物体检测算法，而 YOLO10 可能是指 YOLOv1 到 YOLOv10 中的一个版本，每个版本都有相应的模型结构和参数。

将 YOLO10 模型从其原始格式（如TensorFlow、PyTorch等）转换成 ONNX 格式，通常是为了跨平台部署和优化性能。ONNX 是一种通用的神经网络模型交换格式，支持多种深度学习框架之间的模型移植。

以下是将 YOLO10 模型转换为 ONNX 的一般步骤：

1. **安装必要的工具**：首先需要安装像 `onnxmltools` 或者 `torch.onnx.export` 这样的库，取决于你的源模型是哪种框架的。

2. **加载模型**：如果你的模型是在 TensorFlow、PyTorch 或其他支持的框架内，先加载模型到内存。

3. **设置输入和输出**：确定模型的输入张量形状和数据类型，并指定输出层。

4. **导出为ONNX**：利用所选库提供的函数，例如 `model.to_onnx()` 或 `torch.onnx.export(model, ...)`，将模型转换为 ONNX 格式。需要提供输出文件名和一些转换选项，比如剪枝、量化等。

5. **验证转换结果**：用 ONNX 官方的工具（如 `onnx-checker`）检查转换后的模型是否正确无误。

# 示例（假设你有一个名为model的PyTorch YOLO模型）
import torch
from torch.onnx import export

output_file = "yolov10.onnx"
input_shape = (1, 3, input_height, input_width)
export(model, example_input_data, output_file, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'])