yolo如何加载 onnx模型

YOLO（You Only Look Once）通常使用Python的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch或Detectron2等，来加载ONNX模型。以下是一个基本步骤概述：

1. 安装必要的库：首先确保你已经安装了`onnx`和对应的目标框架（例如`onnxruntime-gpu` for TensorFlow或`pytorch-onnx` for PyTorch），如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

   pip install onnx
   (对于TensorFlow) pip install onnxruntime
   (对于PyTorch) pip install pytorch-onnx torch torchvision

2. 导入模块：在你的脚本中导入相应的模块，如`onnx`、`onnxruntime` 或 `torch.onnx.load`。

3. 加载ONNX模型文件：使用`onnx.load()` 函数加载ONNX模型文件：

   # 对于TensorFlow
   model = onnx.load("model.onnx")

   # 对于PyTorch
   model = torch.onnx.load("model.onnx")

4. 检查模型结构：为了确认模型能否在目标框架中运行，可以使用`check_model`函数进行验证：

   # onnxruntime
   onnx.checker.check_model(model)

   # PyTorch
   torch.onnx.checker.check_model(model)

5. 转换和运行：将模型转换为适合目标框架的格式，并进行前向推理：

   # for Tensorflow with ONNXRuntime
   ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")
   ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data}
   outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

   # for PyTorch
   input_tensor = torch.randn(*input_shape)
   traced_model = torch.jit.trace(model, input_tensor)
   output = traced_model(input_tensor)

加载完成后，你可以开始对模型进行预测或进一步处理。