YOLOv8模型从pytorch格式转onnx格式步骤详析

在目标检测领域，YOLOv8以其高效准确的性能备受关注。将YOLOv8模型从PyTorch格式转换为ONNX格式，能为模型在不同环境中的部署提供更大的灵活性。以下为详细步骤解析。

环境准备

确保安装了必要的库。PyTorch是基础，需按照官方文档根据自身CUDA版本安装合适的PyTorch版本。安装ONNX及ONNX - Runtime库，它们分别用于模型转换与后续的推理。使用pip install onnx onnxruntime命令即可完成安装。

导出PyTorch模型

从官方仓库获取YOLOv8的预训练权重，或者训练自己的PyTorch模型。加载模型时，要确保模型结构与权重的正确匹配。例如：

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')

这一步加载了预训练的YOLOv8n模型。

转换为ONNX格式

关键步骤是将PyTorch模型转换为ONNX模型。首先，确定模型输入的形状，一般以一个虚拟的输入张量来表示。例如：

import torch
input_shape = (1, 3, 640, 640)
dummy_input = torch.randn(input_shape)

这里创建了一个形状为(1, 3, 640, 640)的虚拟输入张量。接着，使用torch.onnx.export函数进行转换：

torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov8n.onnx', 
                  opset_version = 12, 
                  input_names = ['input'], 
                  output_names = ['output'])

opset_version指定了ONNX算子集版本，input_names和output_names分别为模型输入和输出的名称。

检查ONNX模型

转换完成后，需要检查ONNX模型的有效性。可以使用ONNX库中的checker模块：

import onnx
onnx_model = onnx.load('yolov8n.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)

如果没有报错，说明ONNX模型结构正确。

ONNX模型推理测试

最后，使用ONNX - Runtime进行推理测试，验证转换后的模型是否能正常工作。代码如下：

import onnxruntime as ort
ort_session = ort.InferenceSession('yolov8n.onnx')
outputs = ort_session.run(None, {'input': dummy_input.numpy()})

通过以上详细步骤，就能顺利将YOLOv8模型从PyTorch格式转换为ONNX格式，并进行有效性验证和推理测试，为后续在不同平台上的部署应用打下坚实基础。