yolov8导出onnx

要将 YOLOv8 导出为 ONNX 格式，可以按照以下步骤操作：

1. 安装 ONNX 运行时和 ONNX 工具包。

2. 下载 YOLOv8 模型的权重文件，并将其与 YOLOv8 模型的配置文件一起存储在同一个文件夹中。

3. 使用 Darknet 框架将 YOLOv8 模型转换为 ONNX 格式。可以使用以下命令：

   darknet.exe yolo_v4 [path to config file] [path to weight file] -nogpu -dont_show -export

这将生成一个 .onnx 文件，其中包含导出的模型。

4. 在 Python 中加载导出的模型，并使用 ONNX 运行时进行推理。

   import onnxruntime as ort
   
   # 加载模型
   model_path = "path/to/exported/onnx/model"
   sess = ort.InferenceSession(model_path)
   
   # 进行推理
   input_name = sess.get_inputs()[0].name
   output_name = sess.get_outputs()[0].name
   input_data = np.random.rand(1, 3, 416, 416).astype(np.float32)
   output = sess.run([output_name], {input_name: input_data})

这个示例代码将随机生成一个输入张量，然后使用 ONNX 运行时进行推理。