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YOLOv8模型pytorch格式转为onnx格式的步骤详解


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
pip install onnx torch torchvision

第二步:导出PyTorch模型

  • 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。
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)

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。
# 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

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。
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]

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