yolov5转换onnx

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个基于PyTorch的实时物体检测模型，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的模型格式，用于交换深度学习模型。将YOLOv5模型转换成ONNX格式的过程，通常是为了使得该模型能够在多种支持ONNX的工具和平台上部署，例如TensorRT、Docker等。

以下是将YOLOv5模型转换为ONNX的一般步骤：

1. **安装必要的库**：首先需要安装`torch`, `onnx`, 和`onnxruntime`等库。可以在命令行中运行相应的安装命令。

2. **加载模型**：从YOLOv5的GitHub仓库下载预训练的模型权重，并在Python脚本中加载模型。

import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

3. **验证模型**：确保模型在PyTorch上运行正常。

4. **导出为ONNX**：使用`torch.onnx.export`函数将模型转换为ONNX格式，提供输入张量的形状信息以及是否包含量化参数等选项。

input_size = model.input_shape[2:] # 获取模型所需的输入尺寸
torch.onnx.export(model, # 输入模型
                  torch.zeros(1, *input_size), # 输入示例
                  "yolov5s.onnx", # 输出文件名
                  export_params=True, # 是否保存模型参数
                  opset_version=11, # ONNX版本
                  do_constant_folding=True, # 是否进行常量折叠优化
                  input_names=['images'], # 模型输入名称
                  output_names=['outputs']) # 模型输出名称

5. **验证转换后的模型**：使用`onnx.checker.check_model`检查转换是否成功，确认模型结构无误。

完成以上步骤后，你就有了一个名为`yolov5s.onnx`的ONNX文件，可以在其他支持ONNX的环境中运行了。