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。

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：

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')

yolov5pt转onnx模型

YOLOv5是一个流行的实时物体检测算法，而ONNX是一种跨平台的模型格式，用于表示机器学习模型。如果你有一个预训练的YOLOv5模型（比如PT版本，即基于PyTorch训练），想要将其转换成ONNX格式，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的工具**：
- PyTorch
- onnx
- torch2onnx

2. **加载YOLov5模型**：
使用`torch.load()`函数加载你在PyTorch中训练好的模型文件（通常是一个`.pt`文件）。

3. **将模型转换为ONNX**：
使用`torch2onnx()`函数，传入模型、输入尺寸以及一个示例输入数据。例如：

   import torch
   from torch2onnx import torch2onnx

   model = torch.load('yolov5pt_model.pt')
   input_size = (3, model.input_shape[2], model.input_shape[3])  # 根据实际输入调整
   dummy_input = torch.randn(1, *input_size)
   torch2onnx(model, dummy_input, 'yolov5pt.onnx', opset_version=10)  # 可能需要指定opset_version

4. **验证转换结果**：
转换完成后，可以使用`onnx.checker.check_model()`检查ONNX模型是否正确，确保其可以在其他支持ONNX的平台上运行。

5. **优化和量化**（可选）：
如果需要，还可以使用`onnxmltools`等库进一步优化和量化模型，减少模型大小和提高推理速度。