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

yolov8pt模型转换为onnx

YOLOv8pt是一种基于You Only Look Once (YOLO)目标检测算法的改进版本，它通常用于实时物体检测任务。将YOLOv8pt模型从其原始格式（如TensorFlow、PyTorch等）转换成ONNX格式，是一个常见的步骤，因为ONNX是跨平台的神经网络模型交换格式，可以在多种深度学习框架之间共享。

以下是将YOLOv8pt模型转换为ONNX的基本流程：

1. **安装必要的工具**：首先，你需要安装相应的模型转换库，例如`torch2onnx`（如果你的模型是PyTorch的）、`tf2onnx`（如果模型是TensorFlow的），以及ONNX本身。

2. **加载模型**：根据你的原始模型文件，使用对应的框架（如PyTorch的`.pth`文件，或者TensorFlow的`.pb`文件）加载模型到内存中。

3. **前向传播**：对模型进行一次前向计算，生成一组输入和期望的输出，这一步对于确定模型结构至关重要。

4. **转换模型**：使用`torch2onnx`或`tf2onnx`函数，提供模型实例、输入数据的形状和类型信息，以及ONNX版本号，将模型导出为ONNX格式。

5. **验证转换**：为了确保转换成功，你可以用ONNX Runtime或其他支持的工具加载转换后的模型，并检查输出是否与原模型一致。

# PyTorch示例
python -m torch2onnx yolo_v8pt_model.pth -o yolo_v8pt.onnx --input_shape [BATCH_SIZE,C,H,W]

# TensorFlow示例
python -m tf2onnx.convert --saved-model yolo_v8pt_savedmodel --output yolo_v8pt.onnx

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&gt; ONNX&gt; 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 ]