docker 里面跑通yolov7模型并输出onnx模型

首先，你需要在 Docker 中安装 YOLOv7 和相关依赖。可以使用以下命令：

docker pull ultralytics/yolov7
docker run -it ultralytics/yolov7 /bin/bash

然后，你需要下载 YOLOv7 模型，并将其放置在 Docker 容器中。可以使用以下命令：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/raw/master/yolov7-s.pt

接下来，你需要安装 PyTorch，并使用它加载模型。可以使用以下命令：

pip install torch torchvision
python

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()

x = torch.randn(1, 3, 640, 640)
y = model(x)

print(y.shape)

最后，你需要将模型转换为 ONNX 格式。可以使用以下命令：

torch.onnx.export(model, x, "yolov7-s.onnx", opset_version=11)

这将在当前目录中生成一个名为 `yolov7-s.onnx` 的文件，其中包含了 YOLOv7 模型的 ONNX 表示。

相关问题

docker中运行yolov7模型，并导出一个onnx模型

在 Docker 中运行 YOLOv7 模型并导出 ONNX 模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在 Docker 中安装 YOLOv7 模型的依赖项和库。您可以使用以下命令安装 OpenCV、CUDA 和 cuDNN：

apt-get update
apt-get install -y --no-install-recommends libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openmpi-bin libopenmpi-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libatlas-base-dev liblapack-dev liblapacke-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev libboost-all-dev libhdf5-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libleveldb-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libsnappy-dev libprotobuf-dev libopenblas-dev python3-dev python3-numpy python3-pip python3-setuptools python3-wheel python3-opencv

2. 然后，从 YOLOv7 的 Github 存储库中克隆代码：

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7

3. 接下来，下载预训练的权重文件：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v1.0/yolov7.pt

4. 运行以下命令来生成 ONNX 模型：

python3 export.py --weights yolov7.pt --img 640 --batch 1 --save ./yolov7.onnx

这将使用预训练的权重文件生成 ONNX 模型，并将其保存在当前目录中的 yolov7.onnx 文件中。

注意：上述命令中，--img 参数指定输入图像的大小，--batch 参数指定批处理大小。您可以根据需要进行更改。

docker yolov7

Docker YOLOv7是一个用于运行YOLOv7对象检测模型的Docker镜像。您可以按照以下步骤来使用它：

1. 首先，建立Docker镜像。使用命令`cd docker && docker build -t onnxruntime/yolov7:latest .`切换到docker目录并建立镜像。

2. 然后，建立Docker容器。使用命令`cd ${PROJECT_ROOT} && docker run -it --gpus all -v ${PROJECT_ROOT}:/yolov7 onnxruntime/yolov7:latest`切换到项目根目录，并运行Docker容器。

3. 接下来，在容器中运行脚本。使用命令`cd /yolov7 && mkdir build && cd build && cmake .. && make && ./run_yolov7`切换到yolov7目录，并编译和运行脚本。

请注意，您还可以通过在主机上安装X11服务器并在容器内安装gedit等工具来实现Docker容器的图形化显示。另外，如果在容器中遇到docker不能联网的问题，您可以尝试使用`--privileged`选项来初始化容器，并将相关配置文件和摄像头映射到容器内部。

此外，如果您希望在TorchServe上运行YOLOv5，并与GPU兼容，您可以使用提供的Dockerfile来构建镜像，并在TorchServe中运行。TorchServe是一个用于为PyTorch导出的深度学习模型提供服务的工具。

最后，如果您希望使用最新版本的OpenCV（如OpenCV 4.6），您可以自己编译并将cv2.so文件放在要运行的项目的py文件目录中。

总结起来，Docker YOLOv7是一个用于运行YOLOv7对象检测模型的Docker镜像，您可以按照上述步骤使用它，并根据需要进行相应的配置和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>