ONNX 把一个train.pt文件转换为ONNX并保存在F盘的代码

在PyTorch中，将训练好的`train.pt`模型转换为ONNX格式，并将其保存到F盘的步骤如下：

import torch
from torch.onnx import export

# 首先，确保加载模型时处于eval模式
model = torch.load('train.pt')  # 假设已经有一个名为train.pt的模型文件
model.eval()

# 定义输入张量，这通常是模型接受的典型形状和数据类型
input_example = torch.randn(1, input_shape)  # 替换input_shape为实际模型的输入尺寸

# 指定输出路径和ONNX模型名称
output_file = 'F:\\your_model.onnx'

# 使用export函数将模型导出为ONNX
with torch.no_grad():
    onnx_model = export(model, (input_example,), verbose=True, output_names=['output'], opset_version=11)

# 现在模型已经被保存到指定路径

上述代码中，`verbose=True`用于输出导出过程中的详细信息。你需要替换`input_shape`为你的模型实际需要的输入形状。`opset_version`参数指定了ONNX模型使用的运算符集版本，一般选择支持度较好的版本。

相关问题

yolov5s.pt模型怎样在华为910b上部署，yolov5怎样在910上进行训练，需要哪些操作

在华为910B上部署YOLOv5s.pt模型并进行训练，你需要按照以下步骤进行：

### 模型部署

1. **准备环境**：确保已经安装了MindSpore框架和配套工具，例如MindSpore ModelZoo。如果还没安装，可以从华为官方社区获取安装指南。

2. **模型转换**：使用MindSpore的`msconvert`工具将PyTorch模型（yolov5s.pt）转换成 MindSpore 可识别的模型格式。例如：

   msconvert yolov5s.pt -f save_as_onnx -o yolov5s.onnx

3. **加载到HiAI平台**：将转换后的ONNX模型加载到HiAI框架，例如：

   import mindspore as ms
   model = ms.load_model('yolov5s.onnx')

4. **部署到910B**：将模型加载到昇腾处理器，然后可以在910B的推理引擎上进行实时推理。

### 模型训练

1. **数据预处理**：先确保你的数据集已经按照YOLOv5的要求进行了划分和标注，如COCO数据集。

2. **安装必要的库**：在华为910B上安装MindSpore和相关的训练工具。

3. **配置文件**：下载YOLOv5的默认配置文件 `.yaml`，并在其中指定昇腾作为目标硬件。

4. **开始训练**：运行MindSpore版本的YOLOv5训练脚本，例如：

   python train.py --device Ascend --config yolov5s.yaml

5. **迁移学习**：如果你要在910B上进行微调，可能需要调整学习率和其他超参数以适应昇腾芯片的特点。

注意：具体操作细节可能会因MindSpore版本和工具包更新而略有变化，所以建议参考最新的官方文档或教程。

如何在嵌入式设备上部署YoloV5模型？请详细介绍从PyTorch模型转换到NCNN格式的步骤。

YoloV5模型因其高效的性能在实时目标检测任务中广受欢迎。然而，要在资源有限的嵌入式设备上部署YoloV5模型，我们需要采取一系列步骤以确保模型能够高效运行。以下是将PyTorch格式的YoloV5模型转换为NCNN库支持格式的详细步骤，以供嵌入式部署使用：

参考资源链接：[YoloV5模型转换与嵌入式部署实战详解](https://wenku.csdn.net/doc/6zgmqafbfo?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 准备阶段：首先确保你的嵌入式平台支持NCNN库，并已配置好环境。同时，你需要熟悉YoloV5模型的结构和PyTorch框架。

2. 模型训练：使用PyTorch框架训练YoloV5模型，获得`.pth`格式的模型权重文件。可通过命令`python train.py --cfg yolov5s.yaml --data dataset.yaml`来训练模型。

3. 模型转换：
a. 将PyTorch模型转换为ONNX格式。使用`torch.onnx.export`函数，例如：`python export.py --weights yolov5s.pt --opset 11 --output yolov5s.onnx`。
b. 修改Focus层以适应ONNX格式，将切片操作替换为全连接操作，以解决ONNX不支持的问题。需要修改模型源代码，并重新导出ONNX模型。
c. 使用`onnxsim`简化ONNX模型，例如：`python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx`。
d. 将简化后的ONNX模型转换为NCNN格式，使用`onnx2ncnn`工具，命令如下：`./onnx2ncnn yolov5s-sim.onnx yolov5s.param yolov5s.bin`。如果转换遇到问题，可能需要手动修改`.param`文件中的Focus模块。

4. 编写部署代码：使用NCNN库提供的API编写C++部署代码，如`task.cpp`，并确保代码链接到`libncnn.a`库。你可能还需要使用OpenCV库来处理图像输入。

5. 编译与运行：在嵌入式设备上编译部署代码，并运行，进行实时目标检测任务。

通过上述步骤，你可以将YoloV5模型成功部署到嵌入式设备，实现高效的目标检测。为了深入理解和实践这一过程，推荐参考《YoloV5模型转换与嵌入式部署实战详解》一书，该书详细介绍了这些步骤，并提供了实战案例和解决方案，是学习YoloV5嵌入式部署的宝贵资源。

参考资源链接：[YoloV5模型转换与嵌入式部署实战详解](https://wenku.csdn.net/doc/6zgmqafbfo?spm=1055.2569.3001.10343)