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。

训练好的yolov5模型可以用docker吗

是的，你可以将训练好的 YOLOv5 模型放入 Docker 容器中使用。首先，你需要创建一个 Docker 镜像，该镜像包含你的 Python 环境和 YOLOv5 模型。然后，你可以将 Docker 镜像运行在容器中，以便在不同的环境中使用模型。

以下是一个基本的 YOLOv5 Dockerfile 示范：

FROM python:3.8-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

在 Dockerfile 中，你首先指定了 Docker 镜像的基础镜像。接下来，你指定了工作目录，复制了 requirements.txt 文件并安装了必要的 Python 依赖项。然后，你复制了你的代码和训练好的模型，并指定了容器启动时要运行的命令。

你可以使用以下命令构建 Docker 镜像：

docker build -t yolov5 .

然后，你可以使用以下命令启动容器：

docker run -p 5000:5000 yolov5

这将在本地主机的端口 5000 上启动容器，并将容器中的端口映射到主机端口。现在，你可以在本地主机上访问容器，以便使用模型。

请注意，这只是一个基本示例。你需要根据你自己的需求进行更改和调整。