def export_onnx(model, img, file, opset, simplify, verbose): # ONNX model export prefix = colorstr('ONNX:') try: # check_requirements(('onnx', 'onnx-simplifier')) import onnx print(f'\n{prefix} starting export with onnx {onnx.__version__}...') f = file.with_suffix('.onnx') torch.onnx.export(model, img, f, verbose=verbose, opset_version=opset, training=torch.onnx.TrainingMode.EVAL, do_constant_folding=True, input_names=['image'], output_names=['output'])

我看到你在导出 ONNX 模型的代码。这段代码使用了 PyTorch 的 `torch.onnx.export()` 方法将模型导出为 ONNX 格式。导出过程中，你可以指定模型的输入图像、输出文件、ONNX 版本、是否进行简化等参数。

在这段代码中，模型会以评估模式进行导出，并启用常量折叠。此外，你还可以通过 `input_names` 和 `output_names` 参数指定输入和输出的名称。

如果你有任何关于导出 ONNX 模型的问题，请继续提问。

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(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s4 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

根据你提供的错误信息，可以看出文件路径'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml'是无法找到的。

请注意，路径中的斜杠应该是正斜杠（/），而不是反斜杠（\）。确保在路径中使用正确的斜杠。

此外，你还可以尝试使用原始的绝对路径'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml'，并确保该文件实际上存在于该位置。

如果问题仍然存在，建议检查文件是否存在，并确保路径正确无误。如果问题仍然无法解决，请提供更多详细信息，例如操作系统、代码示例和完整的错误消息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

TensorFlow 官方提供了一个 ONNX 转 TensorFlow tflite 工具，包括两个步骤： 第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具进行转换。该工具可以直接从 ONNX 模型生成 TensorFlow 模型，示例命令如下： 复制 python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.tflite model.onnx 其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.tflite 是输出的 TensorFlow 模型路径。 第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具进行转换，示例命令如下： 复制 tflite_convert --output_file=model.tflite --saved_model_dir=./saved_model 其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。 注意：在第二步中，需要先将 TensorFlow 模型保存为 saved_model 格式，再使用 tflite_convert 进行转换。 以上是具体怎么操作的给出一个例子

好的，以下是一个具体的 ONNX 转 TensorFlow tflite 的例子：

假设我们已经有一个 ONNX 模型文件 model.onnx，我们需要将它转换为 TensorFlow tflite 模型。

第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具，执行以下命令将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型：

python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.pb model.onnx

其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.pb 是输出的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 TensorFlow 模型文件 model.pb，我们需要将它转换为 saved_model 格式。

第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具，执行以下命令将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model/ ./tfjs_model/

其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 tflite 模型文件 model.tflite，即为最终转换后的模型。