将pt文件转换成onnx文件

最新推荐文章于 2024-12-13 21:33:32 发布
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分类专栏： yolov5 文章标签： YOLO
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将pt文件转换成onnx文件

打开yolov5自带的export.py文件 更改weights信息
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更改完成后在终端输入

python export.py --include torchscript onnx

如此即可实现pt到onnx的转换,路径在pt文件同级
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如果要生成engine（用于tensorRT加速）格式则输入

python export.py --include engine --device 0

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pt模型转onnx模型，onnx模型转engine模型，pt模型转engine模型详细教程（TensorRT，jetpack）
Mintary的博客
08-02 2723
背景是需要在nvidia jetpack4.5.1的arm64设备上跑yolov8,用TensorRT加速，需要用*.engine格式的模型，但是手头上的是pt格式模型，众所周知小板子的内存都很小，连安装ultralytics依赖库的容量都没有，所以我想到在windows系统上先把模型转好，然后再直接放在板子上用。
YOLO系列模型 pt文件转化为ONNX导出
c_h_q_的博客
06-06 1893
YOLO系列模型 pt文件转化为ONNX导出
pytorch训练图像分类模型pth转ONNX并测试
10-29
1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；
深度学习之格式转换笔记(一)：模型文件pt转onnx转tensorrt格式实操成功
源的博客
01-22 1万+
常见的模型文件包括后缀名为.pt,.pth,.pkl的模型文件，而这几种模型文件并非格式上有区别而是后缀不同而已，保存模型文件往往用的是torch.save()，后缀不同只是单纯因为每个人喜好不同而已。通常用的是pth和pt。 保存： orch.save(model.state_dict(), mymodel.pth)#只保存模型权重参数，不保存模型结构 调用： model = My_model(*args, **kwargs) #这里需要重新模型结构， pthfile = r’绝对路径’ loaded_
pycharm里将.pt文件格式转化成onnx文件
qq_63600979的博客
09-13 1846
进行yolov5自定义模型训练后，形成.Pt文件，要想在rk3588开发板上部署yolov5的训练模型，需要将.pt文件先转化成onnx模型，最后再转成rknn完成部署
2、TensorRT学习笔记之PT转ONNX、可视化ONNX
NOZhengYuan的博客
04-23 2170
主要讲解Pt权重转ONNX过程代码，以及如何可视化ONNX查看模型信息。
pt文件转onnx，保持标签关系以及动态输入输出（yolo）
qq_63385279的博客
02-07 2177
pt文件转onnx，保持标签关系以及动态输入输出（yolo）
pt转onnx
目标检测、LLM相关
03-30 5963
pt模型转onnx模型完整流程
我想把pt文件转换成onnx
01-06
要将PyTorch (.pt)模型转换为ONNX格式，你可以使用`torch.onnx.export`函数。ONNX是一个开放源代码的神经网络交换格式，可以在各种平台和工具上运行。以下是一个简单的步骤： ```python import torch from torch ...
yolov5 6.0 转换后onnx文件
03-27
yolov5 6.0 .pt文件转换后onnx文件
苹果分拣，YOLOV8NANO，训练得到PT模型，然后转换成ONNX，OPENCV的DNN调用，支持C++,PYTHON
02-23
为了使其能在更广泛的环境中运行，例如在不支持PyTorch的设备或使用其他编程语言（如C++和Python）的应用中，开发者将PT模型转换成了ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放标准的模型交换格式，...
将yolov5中.pt文件转换为onnx文件
最新发布
03-17
好的，我现在需要帮助用户将YOLOv5的.pt模型转换为ONNX格式。首先，我得回想一下YOLOv5的官方文档和相关教程，看看有没有现成的指导步骤。记得YOLov5的仓库里通常会有export.py脚本，专门用来导出不同格式的模型，...
可视化工具 netron & pt 转 onnx 格式
weixin_41258131的博客
08-25 7060
Netron 是一个开源的网络可视化工具，可以帮助开发人员和数据科学家可视化、理解和调试深度学习模型。
YOLO模型的.pt文件转换为ONNX格式
fcgmqty的专栏
11-01 2985
如果你的Linux系统支持NVIDIA GPU，可以使用 TensorRT 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件（通常为 .bin 或 .engine），以便在 GPU 上加速推理。在将YOLO的ONNX模型转换为二进制的.bin文件并部署到Linux中运行，可以借助OpenVINO或TensorRT等工具完成。转换后的.engine文件可以通过TensorRT的API在Linux环境中运行，也可以在C++或Python代码中加载TensorRT引擎文件来执行推理。
pytorch 将pth(pt)文件转成oonx模型
weixin_44598554的博客
08-23 2715
在深度学习领域，模型的保存和加载是一个重要的话题。我们经常需要保存训练好的模型，以便在将来使用或者进行迁移学习。在这里介绍将PyTorch中的.pth(pt)文件转换为O-N-X模型格式。
pt和onnx和ncnn之间的转换以及避坑
qq_65356682的博客
04-17 8886
这个转化比较简单python里就可以这个文件yolov5-5.0>models>export.py下面那个根据自己的环境修改，环境是你yolov5运行的环境cpu就填cpu gpu就填 0修改好后运行有可能需要下载onnx包 直接pip。
把pt格式装换成ONNX格式
m0_69192635的博客
12-13 1086
将YOLOv5模型从.pt（PyTorch格式）转换为ONNX格式是一个常见的需求，特别是当你希望在不同的环境中部署模型时。以下是将YOLOv5的.pt文件转换为ONNX格式的步骤首先，确保你已经安装了必要的依赖项。
pytorch模型(.pt)转onnx模型(.onnx)的方法详解(1)
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pt权重文件转onnx详解（记录）
weixin_44312422的博客
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pt权重转onnx记录 方法 1.一般YOLOv3和YOLOv5 会自带一个权重pt转onnx模型的代码 export.py export.py在models文件夹中 2.打开export.py ，我们运行该文件可以通过命令行运行，对照修改argument参数即可 3.运行命令行如下： python ./models/export.py --weights ./models/best.pt --batch-size 16 weights：指你训练好的权重文件，看你放在哪个文件夹中。 batch-
ONNX 把一个train.pt文件转换为ONNX并保存在F盘的代码
11-30
在PyTorch中，将训练好的`train.pt`模型转换为ONNX格式，并将其保存到F盘的步骤如下： ```python import torch from torch.onnx import export # 首先，确保加载模型时处于eval模式 model = torch.load('train.pt') # 假设已经有一个名为train.pt的模型文件 model.eval() # 定义输入张量，这通常是模型接受的典型形状和数据类型 input_example = torch.randn(1, input_shape) # 替换input_shape为实际模型的输入尺寸 # 指定输出路径和ONNX模型名称 output_file = 'F:\\your_model.onnx' # 使用export函数将模型导出为ONNX with torch.no_grad(): onnx_model = export(model, (input_example,), verbose=True, output_names=['output'], opset_version=11) # 现在模型已经被保存到指定路径 ``` 上述代码中，`verbose=True`用于输出导出过程中的详细信息。你需要替换`input_shape`为你的模型实际需要的输入形状。`opset_version`参数指定了ONNX模型使用的运算符集版本，一般选择支持度较好的版本。
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