yolov8.pt转onnx量化代码

YOLOv8.pt模型转换为ONNX格式，并进行量化的过程通常涉及到两个步骤：首先将PyTorch (.pt)模型转换为ONNX模型，然后对ONNX模型进行量化，使其能在低精度硬件上运行。

1. **从PyTorch到ONNX**:
- 使用`torch.onnx.export()`函数可以将PyTorch模型导出为ONNX。例如：

     import torch
     import onnx
     model = YourYolov8Model()
     input_shape = (1, 3, *your_input_size)
     traced_model = torch.jit.trace(model, torch.randn(*input_shape))
     output_path = 'yolov8.onnx'
     torch.onnx.export(traced_model, input_shape, output_path, opset_version=11)

确保安装了torch、onnx等必要的库，并且输入形状(`input_shape`)需匹配模型的预期输入。

2. **ONNX量化**:
- `onnxmltools`库可以用于加载和优化ONNX模型，包括量化：

     from onnxmltools import convert_qlinearops
     quantized_model = convert_qlinearops(onnx.load(output_path), num_bits=8)
     onnx.save(quantized_model, 'quantized_yolov8.onnx')

这里设置`num_bits`为8代表8位整数量化，如果需要浮点量化或其他精度，请调整。