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转ONNX格式详解
第一步：安装依赖项
PyTorch 1.12或更高版本TorchVisiononnx
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 torchfrom 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-simplifieronnx-simplifier yolov8s.onnx yolov8s-simplified.onnx# 优化模型pip install onnxruntimepython -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]
以上就是YOLOv8模型pytorch格式转为onnx格式的步骤详解的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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