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YOLOv8生成onnx

时间: 2025-02-10 15:10:07 浏览: 98

### 将YOLOv8模型导出为ONNX格式为了将YOLOv8模型转换成ONNX格式，需先确保已安装`ultralytics`库[^2]。接着通过Python脚本执行如下操作来完成模型的加载与导出： #### 安装依赖包首先确认环境中已经安装了必要的软件包，可通过以下命令安装所需环境： ```bash pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ultralytics ``` #### Python代码实现下面是一段用于加载预训练好的YOLOv8模型并将之导出至ONNX格式的具体实现方法。 ```python from ultralytics import YOLO # 导入YOLO类 # 加载YOLOv8 nano版本预训练权重文件(.pt) model = YOLO("yolov8n.pt") # 使用export函数指定目标格式为'onnx' model.export(format="onnx") ``` 这段代码会读取`.pt`格式存储的PyTorch模型，并将其结构以及参数保存到一个新的`.onnx`文件当中去，从而使得该模型可以在更多平台上运行，提高了部署上的灵活性和兼容性[^1]。对于特定任务如实例分割的情况，同样遵循上述流程，只需替换对应的模型路径即可。例如针对实例分割的任务，可以采用如下方式来进行预测及导出工作： ```python # 对于实例分割任务，使用专门训练过的分割网络 predict_command = "yolo task=segment mode=predict model=yolov8n-seg.pt source='/path/to/video' show=True" # 导出ONNX格式 export_command = "yolo export model=yolov8n-seg.pt format=onnx" ``` 注意这里使用的命令行形式是为了方便说明不同场景下的应用；实际编程过程中还是推荐直接调用API接口的方式进行开发[^3]。

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