python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
时间: 2025-07-05 20:34:12 浏览: 2
<think>好的,我需要帮助用户将YOLOv5的.pt模型转换为ONNX格式。根据用户提供的引用资料,我需要先确认用户使用的YOLOv5版本是否在v6.0之后,因为从引用[1]来看,v6.0及以后的版本支持OpenCV,不需要更改网络层,这可能简化了导出过程。
接下来,用户想知道如何使用export.py脚本通过参数--weights和--include进行转换。根据引用[1]和引用[3],导出ONNX需要安装onnx包,并且在命令行中指定--include onnx。用户提供的示例命令是:
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --opset 12
这里需要注意opset的版本,可能影响兼容性。用户需要确保已经安装了所需的依赖项,如onnx和coremltools(如果需要其他格式的话,但这里只需要onnx)。
另外,引用[3]提到,导出ONNX需要安装onnx包,而用户可能需要使用pip install onnx来安装。同时,确保PyTorch环境已经正确配置,如引用[2]中提到的Windows下配置Pytorch环境。
我需要将这些步骤整理成清晰的步骤,确保用户能按照顺序执行。同时,可能需要提醒用户注意YOLOv5的版本,如果低于v6.0,可能需要额外步骤,但根据引用[1],用户使用v6.0之后的话就不需要修改网络层了。
最后,生成的相关问题应该围绕导出过程中的常见问题,比如依赖安装、参数设置、版本兼容性等。</think>### 分步说明
要将YOLOv5的`.pt`模型导出为ONNX格式,需按以下步骤操作:
1. **确认环境要求**
- 确保Python环境已安装PyTorch和YOLOv5依赖库。
- 安装ONNX相关依赖:
```bash
pip install onnx coremltools # coremltools可选,仅需onnx时可不安装
```
引用[1]和[3]均提到ONNX依赖需单独安装[^1][^3]。
2. **运行导出脚本**
使用YOLOv5官方提供的`export.py`脚本,通过命令行指定参数:
```bash
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --opset 12
```
- `--weights`: 指定输入的`.pt`模型路径。
- `--include`: 声明导出格式为ONNX。
- `--opset`: 设置ONNX的算子集版本(推荐12+以保证兼容性)[^3]。
3. **验证输出**
导出完成后,检查生成的`yolov5s.onnx`文件是否与输入模型同目录,并使用ONNX Runtime或Netron工具验证模型结构。
### 关键注意事项
- **YOLOv5版本**:v6.0及以上版本已适配ONNX导出,无需修改网络层。
- **CUDA支持**:若需GPU推理,需确保PyTorch和ONNX环境支持CUDA[^2]。
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