将pt模型转换为onnx格式

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

import torch

model = torch.load('model.pt')

2. 定义输入张量

input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)

3. 导出模型

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

如何将YOLOv8 PT模型转换为ONNX格式？

YOLOv8是一个开源的实时目标检测算法，而ONNX是一种跨平台的机器学习模型交换格式。将YOLOv8模型从其原生格式（通常是TensorFlow、PyTorch等）转换为ONNX格式通常涉及以下几个步骤：

1. **安装必要的工具**：首先需要安装一些工具包，如`onnx`, `torch2onnx`, 或者`tensorflow-onnx`，取决于原始模型是基于哪种深度学习框架。

2. **导出模型**：
- 对于PyTorch模型：如果YOLOv8是以PyTorch实现的，可以使用`torch.onnx.export`函数，提供模型实例、输入数据以及输出名称等信息，将其保存为ONNX文件。

   import torch
   model = ... # YOLOv8 PyTorch模型实例
   input = ... # 示例输入数据
   torch.onnx.export(model, input, 'yolov8.onnx', opset_version=10)

- 对于TensorFlow模型：如果是TensorFlow版本，可以先转到Python环境，然后使用`tf2onnx`库。

   python -m tf2onnx.convert --saved-model yolov8.pb --output yolov8.onnx

3. **验证转换后的模型**：转换完成后，可以使用`onnx.checker.check_model`验证模型是否有效，并确保它可以在其他支持ONNX的平台上运行。

4. **优化（可选）**：有时候，为了提高性能，可以使用`onnxoptimizer`对转换后的模型进行优化。

5. **加载和测试**：最后，在ONNX兼容的环境中（如TensorRT、Keras前端或其他ONNX推理引擎），加载并验证模型的输出是否符合预期。

ultralytics中 如何将YOLOv8 PT模型转换为ONNX格式？

在Ultralytics的YOLOv8 PyTorch模型中，要将其转换为ONNX格式，你需要先安装必要的库，如torch、onnx等，并按照以下步骤操作：

1. **安装所需库**:
确保已安装`torch`, `onnx`, 和 `torchvision`。如果尚未安装，可以使用pip安装：

   pip install torch torchvision onnx

2. **加载模型**:
使用PyTorch加载预训练的YOLOv8模型。这通常在` Ultralytics/yolov5`的`models.py`文件里完成，但是你可以在本地代码中做类似下面的操作：

   from yolov5.models import *  # 导入YOLOv8模型类
   model = attempt_load('weights/yolov8.pt', map_location='cpu')  # 加载权重文件

3. **模型前向传播**:
在转换之前，需要对模型进行一次前向传播，以便确定输入和输出张量的大小。例如：

   dummy_input = torch.randn(1, 3, model.height, model.width)  # 创建一个随机输入
   _ = model(dummy_input)  # 进行一次前向预测

4. **转换模型到ONNX**:
使用`torch.onnx.export()`函数将模型导出为ONNX格式：

   input_names = ['input']  # 指定输入名称
   output_names = [model.names]  # 输出类别名，这里假设是类别的索引
   opset_version = 11  # ONNX版本

   export_path = 'yolov8.onnx'  # 定义输出ONNX文件路径
   torch.onnx.export(model, dummy_input, export_path,
                     input_names=input_names, output_names=output_names,
                     dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}},  # 动态轴处理
                     opset_version=opset_version)

5. **验证转换结果**:
转换完成后，你可以使用ONNX检查工具（如`onnx-checker`）验证ONNX模型是否正确。