YOLOv8转onnx
时间: 2025-05-10 08:18:34 浏览: 15
### 将 YOLOv8 模型转换为 ONNX 格式的具体方法
为了将 YOLOv8 模型成功导出至 ONNX 格式,可以利用 Ultralytics 库中的内置功能完成此操作。以下是实现这一目标的具体方式:
#### 准备工作
首先需要安装 `Ultralytics` 库,这是支持 YOLOv8 模型训练、推理以及导出的核心库[^2]。
```bash
pip install ultralytics
```
#### 导出命令
通过以下命令可轻松将 YOLOv8 模型导出为 ONNX 格式。假设当前目录下存在预训练好的模型文件 `yolov8n.pt`,则可以直接运行如下命令:
```bash
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx
```
上述命令会自动处理模型结构并生成对应的 `.onnx` 文件。默认情况下,该文件会被保存在同一路径下的 `runs/export/` 目录中。
#### 自定义参数设置
如果希望调整导出过程中的一些细节配置(例如输入张量大小),可以在命令行中加入额外选项。比如指定图像尺寸为 640×640 像素时,可以这样写入命令:
```bash
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx imgsz=640
```
这里的关键字参数 `imgsz` 控制着网络接受图片分辨率的高度与宽度一致设定值。
#### 验证导出后的 ONNX 模型
完成导出之后,建议验证新创建出来的 ONNX 文件是否能够正常加载和执行推断任务。这一步骤有助于确认整个迁移流程无误,并确保后续部署阶段顺利进行。
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("path/to/exported_model.onnx")
# 创建虚拟测试数据作为输入样本
dummy_input = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)
# 执行前向传播计算获取预测结果
outputs = session.run(None, {"images": dummy_input})
print(outputs)
```
以上脚本展示了如何借助 Python 和 ONNX Runtime 来读取刚产生的 ONNX 版本模型实例化对象,并传入随机初始化的数据模拟实际应用场景下的检测请求过程。
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