from ultralytics import YOLO # Load the exported NCNN model onnx_model = YOLO("best.onnx", task = 'detect') # Run inference results = onnx_model(r'img_test1.jpg') # Save results to disk results[0].save(filename=f"result_onnx_1.jpg")结果为Loading best.onnx for ONNX Runtime inference... 非法指令

<think>好的，我现在需要解决用户在使用YOLOv5的ONNX模型时遇到的“非法指令（Illegal instruction）”错误。这个问题通常与硬件兼容性或编译指令有关，尤其是在Jetson这样的ARM架构设备上。首先，我需要分析可能的原因。 根据用户提供的引用资料，特别是引用[3]提到的Jetson Nano上出现的类似问题，可能的原因是PyTorch或相关库的版本不兼容，或者编译时未正确使用硬件特定的指令集。例如，Jetson设备需要针对ARM架构优化的库，如果安装的是x86架构的版本，就会导致非法指令错误。 接下来，我需要考虑ONNX模型的导出过程是否正确。用户可能在使用Ultralytics YOLO导出模型时，某些操作不被ONNX支持，或者导出时没有正确设置参数，导致生成的ONNX模型在目标设备上无法运行。此外，ONNX运行时本身的版本是否支持Jetson平台也是一个关键点。 然后，检查系统环境。用户的环境配置是否正确？例如，是否正确安装了适用于Jetson的PyTorch和TorchVision版本？引用[1]和[4]提到需要安装特定版本的库，并使用miniforge管理环境，这可能避免依赖冲突。 可能的解决步骤包括：首先确保PyTorch等基础库是针对Jetson设备编译的；其次，检查ONNX导出时的设置，如opset版本是否合适，是否有不支持的层或操作；然后，确认ONNX运行时是否正确安装，并支持Jetson的架构；最后，可能需要重新编译ONNX运行时以适配本地硬件。 此外，用户可能需要更新固件或系统库，确保CUDA和cuDNN版本兼容。引用[3]中提到的重新安装PyTorch和TorchVision的步骤可能适用，需要参考官方文档或可靠教程进行环境配置。 最后，生成相关问题时要覆盖环境配置、模型导出、错误调试等方面，帮助用户全面排查问题。</think>要解决加载YOLO的ONNX模型时出现的“非法指令”错误，可按照以下步骤排查： 1. **验证PyTorch环境兼容性** - 确认安装的是NVIDIA官方为Jetson设备编译的PyTorch版本 ```bash # 检查PyTorch是否支持ARM架构 python3 -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` - 推荐使用JetPack 4.6+系统并安装对应版本的torch-1.10+（需通过[NVIDIA官方源](https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-12-now-available/72048)安装）[^1][^4] 2. **检查ONNX导出参数** - 导出模型时添加动态轴设置： ```python model.export(format='onnx', dynamic=True, simplify=True, opset=12) ``` - 避免使用`half`精度模式（部分Jetson设备不支持FP16加速） 3. **安装适配的ONNX运行时** ```bash # 安装ARM架构优化版onnxruntime sudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-dev pip3 install onnxruntime-gpu==1.14.0 --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-11.6/pypi/simple/ ``` 4. **验证CUDA/cuDNN兼容性** ```bash nvcc --version # 应显示CUDA 10.2+ /usr/include/cudnn_version.h # 检查cuDNN版本 ``` 5. **尝试模型简化（可选）** ```python from onnxsim import simplify simplified_model, check = simplify("best.onnx") simplified_model.save("best_sim.onnx") ```