yolov8pt转onnx

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：

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。