yolov8导出onnx gpu
时间: 2023-10-04 09:03:58 浏览: 75
首先,需要使用Darknet框架训练好YoloV8模型,并将其转换为ONNX格式。然后,可以使用TensorRT或ONNX Runtime等深度学习加速库来使用GPU进行推理。
具体地,可以按照以下步骤导出YoloV8模型为ONNX格式并使用GPU进行推理:
1. 下载Darknet框架并训练好YoloV8模型。
2. 安装ONNX库并将Darknet模型转换为ONNX格式,可以使用以下命令:
```
./darknet partial cfg/yolov8.cfg yolov8.weights yolov8.conv.15 15
python3 -m onnxsim yolov8.onnx yolov8_sim.onnx
```
3. 使用TensorRT或ONNX Runtime等深度学习加速库对ONNX模型进行优化和编译,以便在GPU上进行推理。例如,可以使用TensorRT进行优化和编译,可以使用以下命令:
```
import tensorrt as trt
import onnx
engine = trt.utils.onnx2trt(
onnx.load("yolov8_sim.onnx"),
max_workspace_size=1<<30,
max_batch_size=1,
fp16_mode=True)
with open("yolov8.engine", "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
```
4. 通过加载优化和编译后的模型来进行推理。例如,可以使用以下代码加载模型,并在GPU上进行推理:
```
import tensorrt as trt
import numpy as np
engine_path = "yolov8.engine"
with open(engine_path, "rb") as f, trt.Runtime(trt.Logger()) as runtime:
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
with engine.create_execution_context() as context:
input = np.random.randn(1, 3, 416, 416).astype(np.float32)
output = np.empty(1 * 2535 * 85, dtype=np.float32)
bindings = [None] * (engine.num_bindings)
for i in range(engine.num_bindings):
if engine.binding_is_input(i):
bindings[i] = input
else:
bindings[i] = output
context.execute_v2(bindings)
output = output.reshape(1, 2535, 85)
```