docker 里面跑通yolov7模型并输出onnx模型
时间: 2023-08-24 20:10:19 浏览: 335
首先，你需要在 Docker 中安装 YOLOv7 和相关依赖。可以使用以下命令：
```
docker pull ultralytics/yolov7
docker run -it ultralytics/yolov7 /bin/bash
```
然后，你需要下载 YOLOv7 模型，并将其放置在 Docker 容器中。可以使用以下命令：
```
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/raw/master/yolov7-s.pt
```
接下来，你需要安装 PyTorch，并使用它加载模型。可以使用以下命令：
```
pip install torch torchvision
python
```
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()
x = torch.randn(1, 3, 640, 640)
y = model(x)
print(y.shape)
```
最后，你需要将模型转换为 ONNX 格式。可以使用以下命令：
```python
torch.onnx.export(model, x, "yolov7-s.onnx", opset_version=11)
```
这将在当前目录中生成一个名为 `yolov7-s.onnx` 的文件，其中包含了 YOLOv7 模型的 ONNX 表示。
相关问题
docker中运行yolov7模型，并导出一个onnx模型
在 Docker 中运行 YOLOv7 模型并导出 ONNX 模型，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，在 Docker 中安装 YOLOv7 模型的依赖项和库。您可以使用以下命令安装 OpenCV、CUDA 和 cuDNN：
```
apt-get update
apt-get install -y --no-install-recommends libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openmpi-bin libopenmpi-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libatlas-base-dev liblapack-dev liblapacke-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev libboost-all-dev libhdf5-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libleveldb-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libsnappy-dev libprotobuf-dev libopenblas-dev python3-dev python3-numpy python3-pip python3-setuptools python3-wheel python3-opencv
```
2. 然后，从 YOLOv7 的 Github 存储库中克隆代码：
```
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7
```
3. 接下来，下载预训练的权重文件：
```
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v1.0/yolov7.pt
```
4. 运行以下命令来生成 ONNX 模型：
```
python3 export.py --weights yolov7.pt --img 640 --batch 1 --save ./yolov7.onnx
```
这将使用预训练的权重文件生成 ONNX 模型，并将其保存在当前目录中的 yolov7.onnx 文件中。
注意：上述命令中，--img 参数指定输入图像的大小，--batch 参数指定批处理大小。您可以根据需要进行更改。
docker yolov7
Docker YOLOv7是一个用于运行YOLOv7对象检测模型的Docker镜像。您可以按照以下步骤来使用它：
1. 首先，建立Docker镜像。使用命令`cd docker && docker build -t onnxruntime/yolov7:latest .`切换到docker目录并建立镜像。
2. 然后，建立Docker容器。使用命令`cd ${PROJECT_ROOT} && docker run -it --gpus all -v ${PROJECT_ROOT}:/yolov7 onnxruntime/yolov7:latest`切换到项目根目录，并运行Docker容器。
3. 接下来，在容器中运行脚本。使用命令`cd /yolov7 && mkdir build && cd build && cmake .. && make && ./run_yolov7`切换到yolov7目录，并编译和运行脚本。
请注意，您还可以通过在主机上安装X11服务器并在容器内安装gedit等工具来实现Docker容器的图形化显示。另外，如果在容器中遇到docker不能联网的问题，您可以尝试使用`--privileged`选项来初始化容器，并将相关配置文件和摄像头映射到容器内部。
此外，如果您希望在TorchServe上运行YOLOv5，并与GPU兼容，您可以使用提供的Dockerfile来构建镜像，并在TorchServe中运行。TorchServe是一个用于为PyTorch导出的深度学习模型提供服务的工具。
最后，如果您希望使用最新版本的OpenCV（如OpenCV 4.6），您可以自己编译并将cv2.so文件放在要运行的项目的py文件目录中。
总结起来，Docker YOLOv7是一个用于运行YOLOv7对象检测模型的Docker镜像，您可以按照上述步骤使用它，并根据需要进行相应的配置和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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全面解析SOAP库包功能与应用
从给定的文件信息中，我们可以提取到的核心知识点主要集中在“SOAP”这一项技术上，由于提供的信息量有限，这里将尽可能详细地解释SOAP相关的知识。
首先，SOAP代表简单对象访问协议（Simple Object Access Protocol），是一种基于XML的消息传递协议。它主要用于在网络上不同应用程序之间的通信。SOAP定义了如何通过HTTP和XML格式来构造消息，并规定了消息的格式应遵循XML模式。这种消息格式使得两个不同平台或不同编程语言的应用程序之间能够进行松耦合的服务交互。
在分布式计算环境中，SOAP作为一种中间件技术，可以被看作是应用程序之间的一种远程过程调用（RPC）机制。它通常与Web服务结合使用，Web服务是使用特定标准实现的软件系统，它公开了可以通过网络（通常是互联网）访问的API。当客户端与服务端通过SOAP进行通信时，客户端可以调用服务端上特定的方法，而不需要关心该服务是如何实现的，或者是运行在什么类型的服务器上。
SOAP协议的特点主要包括：
1. **平台无关性**：SOAP基于XML，XML是一种跨平台的标准化数据格式，因此SOAP能够跨越不同的操作系统和编程语言平台进行通信。
2. **HTTP协议绑定**：虽然SOAP协议本身独立于传输协议，但是它通常与HTTP协议绑定，这使得SOAP能够利用HTTP的普及性和无需额外配置的优势。
3. **消息模型**：SOAP消息是交换信息的载体，遵循严格的结构，包含三个主要部分：信封（Envelope）、标题（Header）和正文（Body）。信封是消息的外壳，定义了消息的开始和结束；标题可以包含各种可选属性，如安全性信息；正文则是实际的消息内容。
4. **错误处理**：SOAP提供了详细的错误处理机制，可以通过错误码和错误信息来描述消息处理过程中的错误情况。
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在描述中提到的“所有库包”，这可能意味着包含了SOAP协议的实现、相关工具集或库等。由于信息不足，这里的“库包”具体指的是什么并不清楚，但可以理解为与SOAP相关的软件开发工具包（SDK）或框架，它们使得开发者可以更加方便地创建SOAP消息，处理SOAP请求和响应，以及实现Web服务。
至于“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个单词“soap”，这可能表明实际文件内容仅有一个与SOAP相关的文件，或者是一个压缩包文件的名称为“soap”。由于缺乏更详尽的文件列表，无法进一步分析其可能的内容。
综上所述，SOAP作为一种实现Web服务的技术标准，通过HTTP和XML实现系统间的通信。它支持跨平台、跨语言的服务调用，并具备强大的安全性和错误处理机制。在具体应用中，开发者可能需要用到与之相关的库包或工具集来开发和部署Web服务。
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根据提供的文件信息，我们可以推断出以下知识点：
1. 课程名称：“SOFTWARE ENGINEERING A practitioner's approach 6e”，表明这是关于软件工程的课程教材，第6版，针对实践者的教学方法。
2. 版本信息：由于标题中明确指出是第6版（6e），我们知道这是一系列教科书或课件的最新版本，这意味着内容已经根据最新的软件工程理论和实践进行了更新和改进。
3. 课程类型：课程是针对“practitioner”，即实践者的，这表明教材旨在教授学生如何将理论知识应用于实际工作中，注重解决实际问题和案例学习，可能包含大量的项目管理、需求分析、系统设计和测试等方面的内容。
4. 适用范围：文件描述中提到了“仅供校园内使用”，说明这个教材是专为教育机构内部学习而设计的，可能含有某些版权保护的内容，不允许未经授权的外部使用。
5. 标签：“SOFTWARE ENGINEERING A practitioner's approach 6e 软件工程”提供了关于这门课程的直接标签信息。标签不仅重复了课程名称，还强化了这是关于软件工程的知识。软件工程作为一门学科，涉及软件开发的整个生命周期，从需求收集、设计、编码、测试到维护和退役，因此课程内容可能涵盖了这些方面。
6. 文件命名：压缩包文件名“SftEng”是“SOFTWARE ENGINEERING”的缩写，表明该压缩包包含的是软件工程相关的教材或资料。
7. 关键知识点：根据标题和描述，我们可以推测课件中可能包含的知识点有：
- 软件工程基础理论：包括软件工程的定义、目标、原则和软件开发生命周期的模型。
- 需求分析：学习如何获取、分析、记录和管理软件需求。
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8. 版权和使用限制：由于是专供校园内使用的教材，课件可能包含版权声明和使用限制，要求用户在没有授权的情况下不得对外传播和用于商业用途。
综上所述，这门课程的课件是为校园内的学生和教职员工设计的，关于软件工程的全面教育材料，覆盖了理论知识和实践技巧，并且在版权方面有所限制。由于是最新版的教材，它很可能包含了最新的软件工程技术和方法论。
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