yolov5export转onnx

YOLOv5是一个流行的物体检测模型，它通常是以PyTorch框架训练的。如果你想将YOLOv5模型从PyTorch导出到ONNX格式以便于在其他支持ONNX的平台上部署，比如TensorFlow Serving或Edge设备，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的库**：首先确保你已经安装了`torch`, `torchvision`, 和 `onnx` 库。如果需要，可以使用pip安装：

   pip install torch torchvision onnx

2. **加载预训练模型**：使用PyTorch加载YOLOv5的模型权重（通常是`.pt`格式）：

   import torch
   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 或者'yolov5m', 'yolov5l', 'yolov5x'
   model.eval()  # 设置模型为推理模式

3. **模型前向传播并保存为ONNX**：

   input_shape = (1, 3, model.size()[2], model.size()[3])  # 需要设置一个输入示例的形状
   dummy_input = torch.randn(input_shape)
   torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', opset_version=11, verbose=True)  # 将模型导出为ONNX

`opset_version=11`代表ONNX版本，可以根据目标平台的需求调整。

4. **验证转换结果**：
使用`onnx-checker`工具检查ONNX文件是否正确，或者通过`onnxrt`进行运行测试。

注意：由于ONNX格式是静态图，所以某些动态部分（如批处理大小或自适应池化等）可能会丢失，这可能会影响模型的表现。如果你的应用场景需要这些特性，你可能需要寻找特定的解决方案，例如使用`torch2trt`进行优化。