python推理yolov8导出的engine模型
时间: 2025-02-23 17:34:53 浏览: 93
YOLOv8是一个基于YOLO(You Only Look Once)目标检测框架的最新版本,它通常使用Darknet作为底层神经网络结构。当你训练了一个YOLOv8模型并获得了良好的性能后,可能会将其转换为ONNX、TensorRT或其他格式以便部署到不同的平台或优化推理速度。
在Python中,如果你使用的是`yolov8`库,训练完成后,可以按照以下步骤导出模型:
1. **训练模型**:使用`yolov8`提供的工具(如`yolov8 train`命令行脚本)完成模型训练,并保存训练好的权重文件(`.weights`)。
2. **模型转换**:安装必要的库,例如`onnx`、`pyyaml`等。然后使用`yolov8`中的`model.export()`函数将训练得到的权重文件和配置文件转换为ONNX格式:
```python
import yaml
from yolov8.utils import get_classes, create_model
# 加载配置信息
with open('config.yaml', 'r') as f:
config = yaml.safe_load(f)
classes = get_classes(config['names']) # 获取类别列表
model = create_model(config['model'], (None, None), weights='your_trained_weights.weights', img_size=config['img_size'])
model.export('output.onnx')
```
这将生成名为`output.onnx`的ONNX模型文件。
3. **优化引擎**:为了提高推理效率,你可以使用第三方库如`torch2trt`(针对CUDA),或`onnxruntime`的TRT插件对ONNX模型进行优化,转为特定硬件加速器支持的引擎(如`.engine`)。
阅读全文
相关推荐


















