torch模型在export为onnx模型时，如何指定生成的onnx模型精度为float32

你可以在调用`torch.onnx.export()`函数时，通过设置`opset_version`参数为`11`或者更高版本，来指定导出的ONNX模型精度为`float32`。具体来说，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在导出ONNX模型之前，将PyTorch模型的数据类型设置为`torch.float32`，即：

model = YourModel()
model.to(torch.float32)

2. 调用`torch.onnx.export()`函数时，设置`opset_version`参数为`11`或者更高版本：

torch.onnx.export(model, input, output, opset_version=11)

其中，`input`和`output`参数分别表示输入和输出的张量，可以根据模型的具体情况进行设置。通过以上步骤，你就可以生成精度为`float32`的ONNX模型了。

相关问题

yolov5 .pt 转onnx

### 回答1：
YOLOv5是一种常用的物体检测算法，而ONNX是一种用于机器学习模型的开放式格式。将YOLOv5之前的.pt模型转换为ONNX格式模型有很多好处，例如可以将模型部署到不同平台、实现模型量化和优化等。

想要将.pt模型转换为ONNX格式，需要使用pytorch的torch.onnx模块。首先，需要加载模型和相应的参数。

import torch
model = torch.load('yolov5.pt', map_location='cpu')['model'].float() # 加载模型

然后，需要输入一个随机的数据张量，保存模型输出。

dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).float() # 输入数据张量
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5.onnx", verbose=False, opset_version=11) # 保存模型

最后一行代码将模型导出成ONNX格式，参数中的verbose表示是否显示模型信息，opset_version表示使用的模型版本。可以根据需要对这些参数进行修改。

总之，将YOLOv5的.pt模型转换成ONNX格式，可以使得模型更加灵活地应用到不同的平台和资源中。

### 回答2：
YOLOv5是一种用于图像检测和目标识别的深度学习模型，它使用了神经网络架构，可以快速准确地检测出图像中的多个物体，是广泛应用于计算机视觉领域的一种先进技术。在训练得到YOLOv5 的权重文件（.pt）后，需要将其转换为ONNX格式，以便在不同的平台和环境中使用。

要将YOLOv5的.pt文件转换为ONNX格式，可以使用ONNX导出器，这是一个开源工具包，具有简单易用的API接口和丰富的功能，需要具备Python语言和PyTorch库支持。首先，需要安装ONNX导出器和PyTorch库，然后导入YOLOv5的权重文件，创建模型和图形，设置输入和输出格式，并运行转换代码。在转换完成后，生成的ONNX文件可以直接用于推理或部署到其他环境中。

需要注意的是，转换过程中可能会出现一些问题，比如不支持的层类型、维度不匹配、精度损失等，需要对转换结果进行测试和优化。同时，如果需要从其他框架或模型转换成ONNX格式，也需要进行类似的操作，不同模型和框架之间的差异性可能会对结果产生影响。因此，在进行转换时，需要仔细阅读文档和API接口，了解实际情况，并根据需求进行调整和优化，以获得更好的性能和效果。

### 回答3：
YOLOv5是一种用于实时目标检测的神经网络模型，而.onnx是一种可移植的机器学习模型格式。将YOLOv5的.pt模型转换为.onnx格式，可以使该模型能够在不同平台上运行，并具有更好的跨平台兼容性和可移植性。下面是将YOLOv5 .pt模型转换为.onnx格式的步骤：

1. 安装ONNX和pytorch

转换模型需要安装ONNX和pytorch。您可以使用下面的命令在conda环境中安装：

conda install -c conda-forge onnx
conda install pytorch torchvision -c pytorch

2. 执行转换脚本

在安装好ONNX和pytorch之后，您需要下载yolov5的转换脚本，然后执行以下命令：

python models/export.py --weights /path/to/pt/file.pt --img 640 --batch 1 --names /path/to/your/classes.txt --dynamic

在该命令中，您需要将”/path/to/pt/file.pt”替换为您下载的yolov5 .pt模型的路径，将“/path/to/your/classes.txt”替换为你自己的类别文件。默认情况下，YOLOv5的输入图像大小为640x640，并且批量大小为1。如果您想定制这些值，请使用“--img”和“--batch”选项，例如：

python models/export.py --weights /path/to/pt/file.pt --img 416 --batch 4 --names /path/to/your/classes.txt --dynamic

3. 检查输出文件

脚本将生成一个可转换为.onnx格式的中间格式文件，“/path/to/pt/file.onnx”。检查该文件，确保没有出现错误。如果没有问题，您可以继续将该文件转换为.onnx格式，如下所示：

import torch

model = torch.onnx.export(model, x, onnx_file, opset_version=11, input_names=['images'], output_names=['output'])

4. 验证转换结果

最后，验证转换结果是否与原始.pt模型相同。您可以使用以下代码来比较两个模型的输出：

import onnxruntime as rt
 
ort_sess = rt.InferenceSession(onnx_file)
 
# Load an image
image = cv2.imread("my_image.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = cv2.resize(image, (416, 416))
 
# Preprocess the image
image = image.astype(np.float32)
image /= 255.0
 
# Run inference on the onnx model
ort_inputs = {input_name: np.expand_dims(image, axis=0)}
ort_outs = ort_sess.run(None, ort_inputs)
 
# Compare outputs to Pytorch
with torch.no_grad():
    pytorch_inputs = {
        "image": torch.from_numpy(np.expand_dims(image, axis=0)).to(device),
    }
    pytorch_out = torch_model(**pytorch_inputs)
    
assert np.allclose(ort_outs[0], pytorch_out.cpu().numpy(), atol=1e-2)

如果两个输出之间具有相同的值，则意味着您已成功地将YOLOv5 .pt模型转换为ONNX格式。

用yolov5做手势识别系统如何进行模型部署

要将YoloV5模型部署为手势识别系统，需要进行以下步骤：

1. 训练模型：首先需要使用YoloV5训练自己的手势识别模型。可以使用自己的数据集进行训练，也可以使用开源数据集进行训练。

2. 导出模型：在训练完成后，需要将模型导出为ONNX或TorchScript格式，以便在部署时使用。可以使用以下命令将模型导出为ONNX格式：

   python export.py --weights <path-to-weight-file> --img <image-size> --batch <batch-size>

其中，`<path-to-weight-file>`是权重文件的路径、`<image-size>`是输入图像的大小、`<batch-size>`是批量大小。导出后，会生成一个ONNX文件。

3. 模型部署：使用部署框架（如TensorRT、OpenVINO等）将ONNX文件转换为可部署的模型格式，并进行优化。例如，使用TensorRT进行部署可以使用以下命令：

   python trt.py --onnx <path-to-onnx-file> --engine <path-to-engine-file> --batch <batch-size> --fp16

其中，`<path-to-onnx-file>`是ONNX文件的路径、`<path-to-engine-file>`是TensorRT引擎文件的路径、`<batch-size>`是批量大小、`--fp16`参数表示使用半精度浮点数进行计算以提高性能。

4. 应用程序集成：将部署的模型集成到应用程序中，例如使用Python编写一个手势识别应用程序，可以使用以下代码加载模型并进行推理：

   import torch
   import cv2
   
   # 加载模型
   model = torch.jit.load('<path-to-torch-script-file>')
   
   # 读取图像
   img = cv2.imread('<path-to-image>')
   
   # 预处理图像
   img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   img = cv2.resize(img, (640, 480))
   img = img.transpose((2, 0, 1)) / 255.0
   img = torch.from_numpy(img).float().unsqueeze(0)
   
   # 进行推理
   output = model(img)
   
   # 处理输出结果
   # ...

其中，`<path-to-torch-script-file>`是TorchScript文件的路径，`<path-to-image>`是要识别的图像的路径。在推理前需要对输入图像进行预处理，例如将图像转换为RGB格式、调整大小、转换为张量等。在推理后，需要对输出结果进行处理，例如解码检测框、计算置信度等。

以上是将YoloV5模型部署为手势识别系统的基本步骤，具体实现可能因环境和需求而有所不同。