yolov8.pt转化为yolov8.onnx

将yolov8.pt转化为yolov8.onnx可以使用pytorch的torch.onnx.export函数。具体步骤如下：

1. 加载yolov8.pt模型

import torch
model = torch.load('yolov8.pt')

2. 创建输入张量

input_shape = (1, 3, 416, 416)
x = torch.randn(input_shape)

3. 导出模型为onnx格式

torch.onnx.export(model, x, 'yolov8.onnx', opset_version=11)

相关问题

yolov8.pt文件转化为.onnx

YOLOv8.pt文件通常表示PyTorch模型的权重保存格式，而.onnx文件则是由ONNX（Open Neural Network Exchange）定义的一种标准模型格式，常用于跨平台部署。如果你想要将YOLOv8的PyTorch模型转换为ONNX格式，可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的工具**：首先，你需要安装torch、onnx等库。你可以通过pip安装它们：

   pip install torch torchvision onnx

2. **加载PyTorch模型**：使用torch模块加载训练好的YOLOv8模型，例如：

   model = torch.load('yolov8.pt', map_location=torch.device('cpu'))

3. **检查模型兼容性**：确保模型支持ONNX导出。如果模型是动态图结构（如Transformer），则可能需要先固定其结构：

   input_shape = (1, 3, model.input_size, model.input_size) # 根据实际输入尺寸设置
   model = model.eval().to("cpu")
   traced_model = torch.jit.trace(model, torch.randn(input_shape))

4. **导出为ONNX**：

   with torch.no_grad():
       torch.onnx.export(traced_model,  # 输入模型
                       torch.randn(input_shape),  # 输入张量
                       'yolov8.onnx',  # 输出文件名
                       export_params=True,  # 是否包含参数
                       opset_version=10,  # ONNX版本
                       do_constant_folding=True,  # 是否简化输出
                       verbose=False)  # 是否打印详细信息

5. **验证转换结果**：
使用`onnx.checker.check_model()`验证转换后的模型是否有效。

完成上述步骤后，你就得到了一个名为'yolov8.onnx'的ONNX文件。请注意，转换过程中可能需要对某些复杂模型架构做特殊处理，比如处理残差连接或注意力机制。

yolov7.pt转化为yolov7.onnx

要将yolov7.pt转化为yolov7.onnx，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了PyTorch和OpenCV库。这两个库是进行转换所必需的。

2. 下载并安装yolov7-opencv-dnn-cpp的代码库。你可以通过提供的链接进行下载。

3. 打开终端或命令提示符，并导航到yolov7-opencv-dnn-cpp库的目录。

4. 运行以下命令来将yolov7.pt转化为yolov7.onnx：

python export.py --weights ./yolov7.pt --grid --end2end --simplify --topk-all 100 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.35 --img-size 640 640

在这个命令中，`--weights`参数指定了原始的yolov7.pt文件的路径，`--grid`、`--end2end`和`--simplify`参数用于设置转换过程中的一些选项，`--topk-all`、`--iou-thres`和`--conf-thres`参数用于设置筛选目标框时的阈值，`--img-size`参数用于指定图像的大小。

5. 完成上述步骤后，你应该能够在yolov7-opencv-dnn-cpp库的输出目录中找到生成的yolov7.onnx文件。

请注意，这只是将yolov7.pt转化为yolov7.onnx的一种方法，你也可以根据自己的需求选择其他方法来完成转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv调用yolov7 yolov7 c++ yolov7转onnx opencv调用yolov7 onnx](https://blog.csdn.net/zhulong1984/article/details/126314684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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