yolov3_onnx模型转换，官方samples记错

最新推荐文章于 2025-07-09 11:25:27 发布

原创

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在尝试使用TensorRT-5.1.5.0/samples/python/yolov3_onnx样本时遇到错误，发现官方示例在ONNX版本高于1.4.1时会失败。转换模型需要特定于ONNX 1.4.1的环境，而pip默认安装的requirements可能不适用。作者建议用户在conda环境下手动安装所需依赖，并提供了遇到问题后的解决步骤和相关论坛链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TensorRT-5.1.5.0/samples/python/yolov3_onnx 里面包含了基本的samples

pip 默认安装的requirements.txt 里面的环境可能会有问题，所以还是自己搭建

我是在conda 环境下装的

一， yolov3_to_onnx 模型

python yolov3_to_onnx.py

Traceback (most recent call last):
File "yolov3_to_onnx.py", line 812, in <module>
    main()
File "yolov3_to_onnx.py", line 805, in main
    onnx.checker.check_model(yolov3_model_def)
File "/home/amax/miniconda3/envs/tensorrt_py27/lib/python2.7/site-packages/onnx/checker.py", line 82, in check_model
    C.check_model(model.SerializeToString())
onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError: Input size 2 not in range [min=1, max=1].

==> Context: Bad node spec: input: "085_convolutional_lrelu" input: "086_upsample_scale" output: "086_upsample" name: "086_upsample" op_type: "Upsample" attribute { name: "mode" s: "nearest" type: STRING }

TensorRT-5.1.5.0/sa