登封做网站优化,天迈装饰网站建设项目,wordpress 阿里短信,要想做一个好网站需要多久将 YOLOv10 模型从 PyTorch 转换为 ONNX 1. 环境准备1.1 克隆 YOLOv5 仓库1.2 安装依赖库 2. 转换模型2.1 使用 YOLOv5 提供的命令进行转换2.2 转换过程2.3 转换结果 3. 验证转换后的模型3.1 预测3.2 验证 4. 总结 在深度学习模型的部署过程中#xff0c;将模型从一种格式转换… 将 YOLOv10 模型从 PyTorch 转换为 ONNX 1. 环境准备1.1 克隆 YOLOv5 仓库1.2 安装依赖库 2. 转换模型2.1 使用 YOLOv5 提供的命令进行转换2.2 转换过程2.3 转换结果 3. 验证转换后的模型3.1 预测3.2 验证 4. 总结 在深度学习模型的部署过程中将模型从一种格式转换为另一种格式是非常常见的操作。本文将详细介绍如何将 YOLOv10 模型从 PyTorch 的 .pt 格式转换为 ONNX 的 .onnx 格式。
1. 环境准备
首先我们需要确保环境已经配置好并且安装了必要的依赖库。以下是环境准备步骤
1.1 克隆 YOLOv5 仓库
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov51.2 安装依赖库
使用 pip 安装 YOLOv5 所需的依赖库
pip install -r requirements.txt2. 转换模型
在环境准备完成后我们可以开始将 YOLOv5 模型从 .pt 格式转换为 .onnx 格式。
2.1 使用 YOLOv5 提供的命令进行转换
YOLOv5 提供了一个方便的命令行工具来执行模型转换。假设我们有一个名为 yolov10x_best.pt 的模型文件我们可以使用以下命令将其转换为 ONNX 格式
yolo export model../learn-yolo/models/yolov10x_best.pt formatonnx2.2 转换过程
执行上述命令后YOLOv5 会自动将模型转换为 ONNX 格式并输出转换后的模型文件路径。以下是转换过程的日志输出
Ultralytics YOLOv8.2.93 Python-3.12.3 torch-2.4.1cu121 CPU (13th Gen Intel Core(TM) i9-13900KF)
YOLOv10x summary (fused): 503 layers, 31,605,266 parameters, 0 gradients, 169.9 GFLOPsPyTorch: starting from ../learn-yolo/models/yolov10x_best.pt with input shape (1, 3, 640, 640) BCHW and output shape(s) (1, 300, 6) (61.2 MB)
requirements: Ultralytics requirement [onnx1.12.0] not found, attempting AutoUpdate...
WARNING: Running pip as the root user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv
Collecting onnx1.12.0Downloading onnx-1.16.2-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (16 kB)
Requirement already satisfied: numpy1.20 in /root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages (from onnx1.12.0) (1.26.4)
Collecting protobuf3.20.2 (from onnx1.12.0)Downloading protobuf-5.28.1-cp38-abi3-manylinux2014_x86_64.whl.metadata (592 bytes)
Downloading onnx-1.16.2-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (15.9 MB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 15.9/15.9 MB 3.3 MB/s eta 0:00:00
Downloading protobuf-5.28.1-cp38-abi3-manylinux2014_x86_64.whl (316 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 316.6/316.6 kB 164.3 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: protobuf, onnx
Successfully installed onnx-1.16.2 protobuf-5.28.1Results saved to /mnt/e/workspace/learn-yolo/models
Predict: yolo predict taskdetect model../learn-yolo/models/yolov10x_best.onnx imgsz640
Validate: yolo val taskdetect model../learn-yolo/models/yolov10x_best.onnx imgsz640 data./doclaynet.yaml
Visualize: https://netron.appLearn more at https://docs.ultralytics.com/modes/export2.3 转换结果
转换完成后模型文件 yolov10x_best.onnx 将保存在指定的目录中。你可以使用以下命令查看转换后的模型文件
ls ../learn-yolo/models/yolov10x_best.onnx3. 验证转换后的模型
为了确保转换后的模型能够正常工作你可以使用以下命令进行预测和验证
3.1 预测
yolo predict taskdetect model../learn-yolo/models/yolov10x_best.onnx imgsz6403.2 验证
yolo val taskdetect model../learn-yolo/models/yolov10x_best.onnx imgsz640 data./doclaynet.yaml4. 总结
通过以上步骤我们成功地将 YOLOv5 模型从 PyTorch 的 .pt 格式转换为 ONNX 的 .onnx 格式。ONNX 格式的模型可以在多种深度学习框架和硬件平台上运行方便了模型的部署和推理。
希望本文对你有所帮助如果你有任何问题或建议欢迎在评论区留言。 参考链接
YOLOv5 GitHub 仓库ONNX 官方文档Ultralytics YOLOv5 文档
