手动将yolov5的pt模型转为onnx

为了将yolov5的pt模型转为onnx格式，首先需要安装yolov5模型的源码和相关依赖库。接着，使用PyTorch将yolov5的pt模型加载，并将其转换为onnx格式。可以通过以下步骤完成转换：

1. 在命令行中进入yolov5源码文件夹，运行以下命令安装相关依赖库：

   pip install -r requirements.txt

2. 使用PyTorch加载yolov5的pt模型，并导出为onnx格式。可以使用如下Python代码实现：

   import torch
   from models.yolo import Model

   # 加载yolov5的pt模型
   model = Model('yolov5s.pt')

   # 创建虚拟输入，与模型输入尺寸相同
   dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

   # 将模型转换为onnx格式
   torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov5s.onnx', opset_version=11)

3. 完成转换后，可以在yolov5源码文件夹中找到生成的yolov5s.onnx文件，该文件即为yolov5的onnx模型。

将yolov5的pt模型转为onnx格式可以使其在不同的深度学习框架中使用，提高模型的灵活性和可移植性。转换完成后，可以将yolov5s.onnx模型部署在其他平台上进行推断，如TensorRT、OpenVINO等。