yolov8训练onnx

### 如何使用 YOLOv8 训练并导出 ONNX 模型 #### 安装依赖 为了使用 YOLOv8 进行训练和导出模型，首先需要安装 `ultralytics` 库以及其依赖项。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install ultralytics ``` 如果希望加速下载过程或者解决网络问题，可以指定国内镜像源进行安装[^1]: ```bash pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ultralytics ``` --- #### 加载预训练模型 加载 YOLOv8 的预训练权重文件（例如 `yolov8n.pt`），这是后续训练的基础模型。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型 ``` 此步骤允许用户基于现有的 YOLOv8 架构快速启动项目[^1]。 --- #### 开始训练 通过调用 `.train()` 方法来配置和执行训练流程。以下是基本的训练参数设置示例： ```python results = model.train( data="path/to/data.yaml", # 数据集配置文件路径 epochs=100, # 总共的训练轮次 batch=16, # 批量大小 imgsz=640 # 输入图像尺寸 ) ``` 数据集配置文件 (`data.yaml`) 需要定义类别名称、训练集路径和验证集路径等内容。完整的 YAML 文件结构可参考官方文档[^2]。 --- #### 导出为 ONNX 格式 当训练完成后，可以将最终的 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式以用于推理或其他部署场景。支持两种方式实现这一目标：Python API 和 CLI 工具。 ##### **方法一：Python API** 利用 `export` 函数直接从 Python 中导出模型： ```python success = model.export(format="onnx", simplify=True) # 导出为简化版 ONNX 模型 print(f"Exported successfully? {success}") ``` `simplify=True` 参数会进一步优化 ONNX 图形结构，提升性能。 ##### **方法二：CLI 命令** 也可以通过命令行工具完成相同的操作： ```bash yolo export model=yolov8n.pt format=onnx --simplify ``` 这将在当前目录下生成一个名为 `yolov8n.onnx` 的文件[^3]。 --- #### 使用导出的 ONNX 模型进行推理 一旦成功导出了 ONNX 模型，就可以将其应用于实际任务中。下面是一个简单的推理脚本示例： ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort # 初始化 ONNX Runtime 推理器 session = ort.InferenceSession("yolov8n.onnx") # 加载输入图片并调整形状 image = cv2.imread("<your_image_path>") input_tensor = cv2.resize(image, (640, 640)) input_tensor = input_tensor.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32)[np.newaxis, ...] # 获取预测结果 outputs = session.run(None, {"images": input_tensor}) print(outputs) ``` 注意替换 `<your_image_path>` 为你自己的测试图片路径。 --- #### 可视化 ONNX 模型 对于调试目的，可能还需要可视化已导出的 ONNX 模型图。推荐使用 Netron 或其他类似的工具打开 `.onnx` 文件查看内部节点连接情况[^3]。 --- ### 注意事项 - 如果遇到内存不足等问题，尝试减少批量大小或降低分辨率。 - 对于特定硬件平台（如 GPU/TensorRT），需额外考虑兼容性和优化选项。 ---