yolov5 转onnx
时间: 2025-06-29 18:17:16 浏览: 11
### 将YOLOv5模型转换为ONNX格式
为了将YOLOv5模型转换为ONNX格式,可以利用官方提供的工具和方法来完成这一过程。具体来说,在环境准备完毕之后,能够通过特定命令实现从`.pt`到`.onnx`的转换[^2]。
#### 方法一:使用内置脚本进行转换
对于YOLOv5版本而言,可以直接调用项目内建的导出功能来进行格式转变。这通常涉及到编辑或运行位于源码目录下的`export.py`文件,因为该文件中包含了必要的逻辑用于处理不同目标平台间的兼容性问题以及参数调整[^4]。
```bash
python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include onnx
```
上述命令会基于指定权重(`yolov5s.pt`)、输入图像尺寸(640x640)及批次大小执行转换操作,并最终产出对应的ONNX文件。
#### 方法二:手动编写Python代码片段
另一种方式则是借助于PyTorch自带的功能配合一些辅助函数来自定义整个流程:
```python
import torch.onnx as onnx
from models.experimental import attempt_load
def convert_to_onnx(weight_path, output_name='model.onnx', img_size=640):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# 加载预训练模型
model = attempt_load(weights=weight_path, map_location=device)
# 设置模型评估模式
model.eval()
# 创建虚拟输入张量
dummy_input = torch.zeros((1, 3, img_size, img_size), dtype=torch.float).to(device)
# 导出至ONNX
input_names = ["input"]
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
with torch.no_grad():
onnx.export(
model,
dummy_input,
output_name,
verbose=False,
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
input_names=input_names,
output_names=output_names,
dynamic_axes=dynamic_axes
)
convert_to_onnx('path/to/your/yolov5_model.pt')
```
这段代码展示了如何创建一个简单的函数来自动化这个转换的过程,其中也考虑到了动态批量的支持以便更好地适应不同的应用场景需求。
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