YOLOv8模型pytorch格式转为onnx格式的步骤详解-Python教程-PHP中文网

YOLOv8模型pytorch格式转为onnx格式的步骤详解

幻夢星雲

发布： 2024-12-05 08:15:21

原创

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PyTorch YOLOv8模型可通过以下步骤转换为ONNX格式：安装依赖项（PyTorch 1.12+、TorchVision、ONNX）导出PyTorch模型（加载模型、设置评估模式、使用torch.onnx.export导出）优化ONNX模型（使用onnx-simplifier简化、使用onnxruntime优化）加载和推理ONNX模型（加载优化后的模型、提供输入数据、执行推理、获取预测结果）

YOLOv8模型pytorch格式转为onnx格式的步骤详解

YOLOv8模型PyTorch转ONNX格式详解

第一步：安装依赖项

PyTorch 1.12或更高版本
TorchVision
onnx

<code class="shell">pip install onnx torch torchvision</code>

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第二步：导出PyTorch模型

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加载预训练的YOLOv8模型。
将模型设置为评估模式。
导出模型到指定路径，使用torch.onnx.export函数。

<code class="python">import torch
from torch.onnx import export

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8s')

# 设置评估模式
model.eval()

# 导出模型
export(model, torch.rand(1, 3, 640, 640), "yolov8s.onnx", verbose=True)</code>

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第三步：优化ONNX模型

使用onnx-simplifier工具简化ONNX模型。
使用onnxruntime工具优化模型。

<code class="shell"># 简化模型
pip install onnx-simplifier
onnx-simplifier yolov8s.onnx yolov8s-simplified.onnx

# 优化模型
pip install onnxruntime
python -m onnxruntime.tools.optimizer --input yolov8s-simplified.onnx --output yolov8s-optimized.onnx</code>

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第四步：加载和推理ONNX模型

使用onnxruntime加载优化后的ONNX模型。
为模型提供输入图像数据。
执行推理并获取预测结果。

<code class="python">import onnxruntime

# 加载模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("yolov8s-optimized.onnx")

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 640, 640)

# 推理
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data.numpy()}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

# 获取预测结果
predictions = ort_outputs[0]</code>

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