yolov5pycharm 输出onnx

对于将yolov5在PyCharm中输出为onnx的问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了yolov5和相关的依赖库。

2. 打开PyCharm，并在项目中创建一个Python文件。

3. 导入所需的库和模块，如torch和yolov5。

4. 加载已经训练好的yolov5模型的权重文件。

5. 创建一个输入张量，将其形状设置为模型期望的输入尺寸。

6. 将输入张量传递给模型进行推断，得到输出。

7. 将输出保存为onnx文件。

下面是一个示例代码，展示了如何在PyCharm中输出yolov5的onnx文件：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载模型
weights = 'path_to_your_weights.pt'
model = attempt_load(weights)

# 设置输入张量
input_size = 640
img = torch.zeros((1, 3, input_size, input_size), device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 进行推断
pred = model(img)

# 处理输出
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

# 保存为onnx文件
onnx_file = 'path_to_save_onnx_file.onnx'
torch.onnx.export(model, img, onnx_file)

print("yolov5模型已成功输出为onnx文件！")

请将代码中的`path_to_your_weights.pt`替换为你自己的权重文件路径，将`path_to_save_onnx_file.onnx`替换为你希望保存的onnx文件路径。