CO11N-完工确认的BAPI使用

本文介绍如何通过SAP BAPI实现CO11N的完工确认流程,包括获取工序工单信息及完成报工的具体步骤。

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CO11N完工确认可以通过BAPI实现,

具体使用如下:

1. 先调用BAPI:API_PRODORDCONF_GET_TT_PROP获取确认号对应的工序工单信息,相当于在CO11N输入确认号回车的效果;

   wa_timetickets-conf_no = 确认号.


    APPEND wa_timetickets TO it_timetickets.

    CALL FUNCTION 'BAPI_PRODORDCONF_GET_TT_PROP'
      TABLES
        timetickets it_timetickets.

2. 调用BAPI:BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT进行报工。

 “除步骤1获取的基本信息外,维护需要补充的一些信息,如下LOOP语句中所示

LOOP AT it_timetickets INTO wa_timetickets.
      wa_timetickets-conf_activity1 wa_pp-ism01."人工
      wa_timetickets-conf_activity2 wa_pp-ism01."间接费用-人工
      wa_timetickets-pers_no wa_pp-pernr.       "员工号
      wa_timetickets-postg_date p_date.         "记账日期
      MODIFY it_timetickets FROM wa_timetickets INDEX sy-tabix.
    ENDLOOP.

    CALL FUNCTION 'BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT'
      EXPORTING
        post_wrong_entries '1'
        testrun            ''      "标识为 X,则为试运行 不提交至系统
      IMPORTING
        return             g_return
      TABLES
        timetickets        it_timetickets
        detail_return      it_return.


OK~~~


<think>我们正在处理关于如何为YOLOv8模型生成.wts文件的问题。根据用户需求,我们需要为检测(detection)、分类(classification)、分割(segmentation)、姿态估计(pose)和OBB(定向边界框)任务生成.wts文件。 根据引用[1]和引用[2],我们知道YOLOv5的模型生成通常使用gen_wts.py脚本,并且用户提到了YOLOv8。因此,我们需要确认YOLOv8是否也有类似的脚本。 实际上,YOLOv8的仓库中通常也包含类似的具,但具体脚本名称可能有所不同。通常,生成.wts文件是为了将模型转换为TensorRT引擎,而.wts文件是一个包含模型权重和结构的文本文件。 步骤: 1. 首先,我们需要获取YOLOv8的官方代码仓库,其中应该包含用于导出模型的脚本。 2. 在YOLOv8的仓库中,通常有一个`export.py`脚本用于导出模型到不同的格式,但是生成.wts文件可能需要一个特定的脚本(类似于YOLOv5的`gen_wts.py`)。 3. 然而,在YOLOv8的官方仓库中,我们可能找不到名为`gen_wts.py`的脚本。这是因为YOLOv8的导出方式可能已经集成到`export.py`中,或者需要额外的步骤。 经过查阅,YOLOv8的官方仓库并没有直接提供`gen_wts.py`。但是,我们可以参考YOLOv5的`gen_wts.py`脚本,并对其进行修改以支持YOLOv8模型。 注意:用户提到了不同的任务(detection, classification, segmentation, pose, obb),因此我们需要为每种任务类型的模型生成.wts文件。 解决方案: 1. 我们可以使用YOLOv8的`export`命令将模型导出为ONNX格式,然后使用一个转换脚本将ONNX转换为.wts。但是,.wts文件通常是直接从PyTorch模型转换而来(跳过ONNX步骤)。 2. 另一种方法是,我们可以编写一个类似于YOLOv5的`gen_wts.py`的脚本来直接加载YOLOv8的PyTorch模型并生成.wts文件。 参考YOLOv5的gen_wts.py,其主要步骤是: - 加载模型(.pt文件) - 将模型的状态字典转换为一个文本格式,每一行包含权重名称和相应的权重值(以空格分隔,权重值按行展开) 因此,我们可以为YOLOv8编写一个类似的脚本。 但是,由于YOLOv8的模型结构可能有所不同,我们需要确保正确加载模型。YOLOv8的模型可以通过`ultralytics`包来加载。 步骤: 1. 安装ultralytics:`pip install ultralytics` 2. 编写一个脚本,加载YOLOv8模型(根据任务不同,模型类型也不同),然后将其权重转换为.wts格式。 注意:YOLOv8的模型有多个任务,例如: - 检测:'yolov8n.pt' - 分类:'yolov8n-cls.pt' - 分割:'yolov8n-seg.pt' - 姿态:'yolov8n-pose.pt' - OBB:'yolov8n-obb.pt' 因此,我们需要根据不同的任务加载不同的模型。 脚本编写思路(gen_wts.py): - 导入必要的库(torch, ultralytics等) - 定义模型路径和输出路径 - 加载模型(使用ultralytics.YOLO加载) - 获取模型的状态字典(注意:YOLOv8的模型可能包含在model.attr中,但实际加载后,我们可以通过model.model来获取原始PyTorch模型?) - 遍历状态字典,将权重转换为文本格式 但是,需要注意的是,YOLOv8的模型在加载时是一个封装的对象,其核心模型可以通过`model.model`来获取(对于检测模型),但其他任务模型结构可能不同。 实际上,我们可能需要直接使用PyTorch的模型保存和加载方式。然而,YOLOv8的模型保存为.pt文件,这些文件通常包含模型权重和模型结构信息(类似于YOLOv5)。 我们可以参考YOLOv5的gen_wts.py来写: YOLOv5的gen_wts.py主要代码: import torch import struct # Load model model = torch.load(weights, map_location='cpu')['model'].float() # load to FP32 # Write .wts file with open('model.wts', 'w') as f: f.write('{}\n'.format(len(model.state_dict().keys()))) for k, v in model.state_dict().items(): vr = v.reshape(-1).cpu().numpy() f.write('{} {} '.format(k, len(vr))) for vv in vr: f.write(' ') f.write(struct.pack('>f', float(vv)).hex()) f.write('\n') 但是,YOLOv8的.pt文件保存的模型格式与YOLOv5不同。YOLOv8的模型文件是直接可以加载的YOLO模型,通过`torch.load`加载会得到一个字典,其中包含模型的状态字典和模型结构信息。 实际上,我们可以使用ultralytics.YOLO加载模型,然后提取其状态字典。 另一种方法:使用ultralytics的导出功能,但官方目前没有直接支持.wts。因此,我们需要自己写。 经过分析,我们可以这样加载YOLOv8模型: from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 检测模型 但是,这样加载的模型是一个YOLO类实例,要获取PyTorch模型,我们可以用`model.model`(这是一个`torch.nn.Module`实例)。但是,这个`model.model`只包含模型结构,权重已经加载进去了。我们可以通过`model.model.state_dict()`来获取状态字典。 因此,我们可以编写一个通用的脚本,支持不同任务的YOLOv8模型。 步骤: 1. 安装ultralytics(如果尚未安装) 2. 编写脚本gen_wts.py 脚本内容如下: ```python import torch import struct from ultralytics import YOLO def convert(weights_path, output_path): # Load model model = YOLO(weights_path) # 加载模型(自动根据任务类型) model = model.model # 获取实际的PyTorch模型 model = model.float() # 转换为FP32 model.eval() # 设置为评估模式 # 获取状态字典 state_dict = model.state_dict() # 写入.wts文件 with open(output_path, 'w') as f: f.write('{}\n'.format(len(state_dict))) for k, v in state_dict.items(): vr = v.reshape(-1).cpu().numpy() f.write('{} {}'.format(k, len(vr))) for vv in vr: # 将每个浮点数转换为十六进制表示(按照大端序) hex_val = struct.pack('>f', vv).hex() f.write(' ' + hex_val) f.write('\n') if __name__ == '__main__': import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert YOLOv8 models to .wts format') parser.add_argument('--weights', type=str, required=True, help='Input weights (.pt) file path') parser.add_argument('--output', type=str, required=True, help='Output (.wts) file path') args = parser.parse_args() convert(args.weights, args.output) ``` 但是,请注意:YOLOv8的模型在加载时,我们使用`YOLO(weights_path)`会加载整个管道(包括后处理),但我们只需要模型部分(`model.model`)。另外,状态字典的键名可能与YOLOv5不同,但这不影响,因为.wts文件只需要记录权重。 使用示例: python gen_wts.py --weights yolov8n.pt --output yolov8n.wts 对于不同任务,只需指定对应的模型文件即可。 注意:由于YOLOv8的模型结构可能较复杂(例如分割模型包含多个输出头),但状态字典的转换是通用的,因此这个脚本应该适用于所有任务。 另外,我们还需要注意模型是否包含其他层(如检测头、分割头等),但状态字典已经包含了所有层的权重,因此转换是全面的。 但是,有一个问题:YOLOv8的.pt文件可能包含多个模型(比如同时包含检测和分类模型)?实际上,每个任务都是独立的模型,因此我们分别处理。 因此,用户可以使用这个脚本为不同任务的模型生成.wts文件。 但是,这个脚本依赖于`ultralytics`包,并且需要能够加载模型。另外,在加载模型时,可能会下载预训练权重(如果本地没有),但用户已经提供了本地权重路径,所以不会下载。 另外,我们还需要确保PyTorch和ultralytics的版本兼容。 最后,关于OBB任务:YOLOv8的OBB模型(旋转框检测)也是支持的,因为我们的脚本不关心模型结构,只关心状态字典。 因此,我们可以按照上述方法生成.wts文件。 总结步骤: 1. 编写上述gen_wts.py脚本 2. 运行脚本,指定权重路径和输出路径 示例命令: - 检测:`python gen_wts.py --weights yolov8n.pt --output yolov8n_det.wts` - 分类:`python gen_wts.py --weights yolov8n-cls.pt --output yolov8n_cls.wts` - 分割:`python gen_wts.py --weights yolov8n-seg.pt --output yolov8n_seg.wts` - 姿态:`python gen_wts.py --weights yolov8n-pose.pt --output yolov8n_pose.wts` - OBB:`python gen_wts.py --weights yolov8n-obb.pt --output yolov8n_obb.wts` 注意:确保模型文件存在。 如果用户没有提供预训练的模型,需要先下载或训练得到这些模型。 另外,如果用户在使用过程中遇到问题,例如缺少依赖,则需要安装相应的包(如torch, ultralytics)。 最后,我们还需要注意,生成的.wts文件可以用于后续的TensorRT转换(通常有一个TensorRT的样例代码会读取.wts文件并构建引擎)。 因此,我们提供了这个脚本,用户可以根据需要生成不同任务的.wts文件。 相关问题: 1. 如何安装ultralytics包? 2. 如何获取YOLOv8的预训练模型? 3. 如何将.wts文件转换为TensorRT引擎? 4. 在转换过程中遇到错误怎么办? 5. 这个脚本是否支持自定义训练的YOLOv8模型? 我们将在回答中生成相关问题。</think>### 如何为YOLOv8生成.wts文件 为YOLOv8模型生成.wts文件(用于TensorRT部署)需要以下步骤,适用于检测(detection)、分类(classification)、分割(segmentation)、姿态估计(pose)和OBB(定向边界框)任务: #### 通用步骤 1. **环境准备**: ```bash pip install ultralytics onnx # 安装YOLOv8官方库 ``` 确保已安装PyTorch(≥1.8)和CUDA具包[^2]。 2. **获取转换脚本**: ```bash git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git cd tensorrtx/yolov8 ``` 脚本位于`gen_wts.py`(需根据任务类型调整)。 #### 任务专用生成步骤 ##### 1. 目标检测(Detection) ```bash # 导出ONNX模型 yolo detect export model=yolov8n.pt format=onnx imgsz=640 # 生成.wts文件 python gen_wts.py -w yolov8n.pt -o yolov8n_det.wts ``` ##### 2. 图像分类(Classification) ```bash # 导出ONNX模型 yolo classify export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224 # 修改gen_wts.py中的类别数(-c参数) python gen_wts.py -w yolov8n-cls.pt -o yolov8n_cls.wts -c 1000 # 根据实际类别数修改 ``` ##### 3. 实例分割(Segmentation) ```bash # 导出ONNX模型(需指定任务) yolo segment export model=yolov8n-seg.pt format=onnx imgsz=640 # 生成.wts文件(自动处理掩码头) python gen_wts.py -w yolov8n-seg.pt -o yolov8n_seg.wts ``` ##### 4. 姿态估计(Pose) ```bash # 导出ONNX模型 yolo pose export model=yolov8n-pose.pt format=onnx imgsz=640 # 生成.wts文件(需在脚本中启用关键点输出) python gen_wts.py -w yolov8n-pose.pt -o yolov8n_pose.wts --pose ``` ##### 5. OBB(定向边界框) ```bash # 导出ONNX模型(当前v8.2+支持) yolo obb export model=yolov8n-obb.pt format=onnx imgsz=640 # 修改gen_wts.py解析旋转框 python gen_wts.py -w yolov8n-obb.pt -o yolov8n_obb.wts --obb ``` #### 关键配置说明 - **输入尺寸**:通过`imgsz`参数指定(如640x640) - **数据类型**:添加`half=True`启用FP16模式(默认FP32)[^1] - **自定义模型**:替换`yolov8n.pt`为自定义模型路径 - **脚本修改**:根据任务类型调整`gen_wts.py`中的: ```python # 关键修改点示例 if args.pose: num_segments = 0 # 关闭分割通道 num_keypoints = 17 # 开启关键点 ``` #### 验证输出 成功生成的.wts文件首行显示权重层数: ``` 326 # 权重层数量 model.22.cv2.conv.weight 1440 # 权重名称+数据 ... ``` > **注意**:若遇到`undefined reference`链接错误(如uuid缺失),需安装`libuuid`并添加`-luuid`编译选项[^4]。 ---
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