yolov8pt转onnx
时间: 2023-09-28 15:04:37 浏览: 95
你可以使用第三方工具或库将Yolov8模型转换为ONNX格式。以下是一个简单的步骤:
1. 首先,你需要安装ONNX和pytorch的相关库。你可以使用以下命令安装它们:
```
pip install onnx
pip install torch
```
2. 从Yolov8的代码库中下载预先训练好的模型权重文件。
3. 使用pytorch加载模型权重并导出为ONNX格式。下面是一个示例代码:
```python
import torch
from models import Darknet
import onnx
# 加载预先训练好的权重
model = Darknet("cfg/yolov3.cfg")
model.load_state_dict(torch.load("weights/yolov3.weights"))
# 设置模型为推理模式
model.eval()
# 导出为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
onnx_output = "yolov3.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_output)
```
在这个示例中,我们使用了名为Darknet的模型类,你可能需要根据你的Yolov8实现自己的模型类。
4. 完成以上步骤后,你将得到一个名为yolov3.onnx的ONNX模型文件。
请注意,这只是一个简单的示例代码,并且具体的实现可能会有所不同。你可能需要根据你的实际情况进行适当的修改和调整。
相关问题
yolov8 pt转onnx
将YOLOv8的PyTorch模型转换为ONNX模型的步骤如下:
1. 首先安装好ONNX和PyTorch的Python包。
2. 加载YOLOv8的PyTorch模型。
3. 创建一个PyTorch的示例输入,然后运行一次模型的前向计算,以便获取模型的输出张量形状。
4. 将PyTorch模型转换为ONNX模型,并指定输入输出张量的名称和形状信息。
5. 保存ONNX模型文件。
参考代码如下:
```python
import torch
import onnx
# 加载PyTorch模型
model = torch.load('yolov8.pt')
# 创建示例输入
input_shape = (1, 3, 416, 416)
input_data = torch.randn(input_shape)
# 运行前向计算,获取输出张量形状
output_shape = model(input_data).shape
# 转换为ONNX模型
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {
'input': {0: 'batch_size'},
'output': {0: 'batch_size'}
}
onnx_model = onnx.export(model, input_data, 'yolov8.onnx', input_names=input_names,
output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes,
keep_initializers_as_inputs=True)
# 保存ONNX模型文件
onnx.save(onnx_model, 'yolov8.onnx')
```
yolov8pt转为onnx
将 YOLOv8pt 转为 ONNX 格式,可以按照以下步骤进行:
1. 安装 onnx 和 onnxruntime 包
2. 将 YOLOv8pt 模型转为 PyTorch 模型
3. 使用 onnx.export() 函数将 PyTorch 模型转为 ONNX 格式
具体实现代码如下:
```python
import torch
import onnx
import onnxruntime
# 加载 YOLOv8pt 模型
model = torch.load('yolov8pt.pth')
# 将 YOLOv8pt 转为 PyTorch 模型
model.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov8pt.onnx', verbose=True)
# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load('yolov8pt.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('yolov8pt.onnx')
# 推理
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: dummy_input.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)
print(ort_outputs)
```