将pt模型转换为onnx格式
时间: 2023-04-12 21:00:38 浏览: 172
可以使用torch.onnx.export()函数将pt模型转换为onnx格式。具体步骤如下:
1. 加载pt模型
```python
import torch
model = torch.load('model.pt')
```
2. 定义输入张量
```python
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
```
3. 导出模型
```python
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', verbose=True)
```
这将生成一个名为'model.onnx'的文件,其中包含转换后的模型。
相关问题
将yolov8的pt模型转换为onnx
要将yolov8的pt模型转换为onnx,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,在命令行中运行以下命令来进行模型的转换:
```
python export.py --weights yolov8.pt --img 640 --batch 1
```
这将生成一个名为`yolov8.onnx`的onnx模型文件。
2. 接下来,可以使用转换后的onnx模型进行推理或测试验证。例如,可以运行以下命令来进行推理:
```
python detect.py --weights yolov8.onnx --img 640 --conf 0.4
```
这将使用onnx模型进行目标检测,并在图像上绘制出检测结果。
3. 如果需要进行测试和验证,可以运行以下命令:
```
python val.py --weights yolov8.onnx --img 640 --conf 0.4
```
这将使用onnx模型对验证数据集进行目标检测,并输出验证结果。
请注意,针对不同的使用场景和需求,可能还需要根据具体情况进行一些修改,比如修改export.py的代码来指定数据源文件和模型权重文件的路径。具体修改方法可以参考引用中提到的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5_for_rknn:PyTorch中的YOLOv5> ONNX> RKNN](https://download.csdn.net/download/weixin_42116847/18557073)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [yolov5 pt 模型 导出 onnx](https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/125597564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [yolov5 pt文件转换为onnx格式](https://blog.csdn.net/weixin_46504385/article/details/130088774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
将pt权重文件转换为onnx格式
将pt权重文件转换为onnx格式可以使用以下步骤:
1. 安装pytorch和onnx
```python
pip install torch
pip install onnx
```
2. 加载pt权重文件并转换为onnx模型
```python
import torch
import onnx
# 加载pt模型
model = torch.load('model.pt')
# 创建输入张量
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
# 转换为onnx模型
output_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path)
```
3. 验证onnx模型
```python
import onnxruntime
# 创建onnx运行时
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(output_path)
# 获取输入和输出张量名称
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
# 运行推理
ort_inputs = {input_name: dummy_input.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run([output_name], ort_inputs)
# 验证结果
print(ort_outputs)
```
注意:在转换过程中可能会出现一些兼容性问题,需要根据具体情况进行调整。