yolov8训练好的模型部署到pycharm
时间: 2025-03-30 09:09:15 浏览: 81
### 如何在 PyCharm 中加载和运行 YOLOv8 训练好的模型
要在 PyCharm 中加载并运行已训练的 YOLOv8 模型,可以按照以下方法操作:
#### 配置开发环境
确保已经安装了 `ultralytics` 库以及其依赖项。可以通过命令行执行以下指令来完成安装:
```bash
pip install ultralytics
```
此步骤会自动配置好必要的 Python 环境以便支持 YOLOv8 的功能[^1]。
#### 加载预训练模型或自定义模型
如果需要加载官方提供的预训练权重或者自己训练得到的模型文件,则可采用如下方式实现:
```python
from ultralytics import YOLO
# 如果要加载预训练模型(例如 yolov8n.pt)
model = YOLO("weights/yolov8n.pt")
# 若需加载本地保存的训练后的模型
model = YOLO("/path/to/your/trained_model.pt")
```
上述代码片段展示了两种不同情况下的模型初始化过程:一种是从 Ultralytics 官方仓库获取的标准预训练模型;另一种则是指向用户自行训练后存储的具体路径中的 `.pt` 文件[^2]。
#### 执行推理任务
一旦成功加载目标检测模型之后,就可以利用该实例对象来进行图片上的物体识别工作。下面是一个简单的例子说明如何针对单张输入图像调用预测函数,并处理返回的结果数据结构。
```python
results = model("/path/to/image.jpg") # 对指定路径的一幅静态图象做推断
for r in results:
boxes = r.boxes # 获取边界框信息列表
masks = r.masks # 提取分割掩膜矩阵集合 (如果有启用的话)
probs = r.probs # 类别概率分布向量数组
print(boxes.xyxy) # 输出所有探测到的目标位置坐标[x_min, y_min, x_max, y_max]
```
通过以上几段核心逻辑即可顺利完成整个流程设置,在实际项目里还可以进一步扩展其他辅助模块比如可视化绘图展示效果等等。
#### 导出优化版本供部署用途
当准备把最终版算法迁移到生产环境中去应用时,通常还需要考虑性能方面的因素。因此推荐先转换成更高效的计算框架形式再发布出去使用。这里提供了一个样例演示怎样将当前状态序列化为 ONNX 格式的表达式。
```python
success = model.export(format="onnx") # 转换成ONNX格式方便后续跨平台移植适配等工作开展起来更加便捷高效
if not success:
raise Exception('Export failed.')
else:
print(f'Model successfully exported to {model.save_dir}')
```
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