pytorch模型转onnx

Question

请问大家怎么把YOLOv5的单输出模型转成三输出的模型，求解答

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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问题概括

这个问题的目的是将一个使用PyTorch框架的YOLOv5模型，从一个单一输出的模型修改为具有三个输出的模型，并将其转换为ONNX格式。

问题出现原因

这个问题可能出现的原因是因为原始的YOLOv5模型设计为单一输出，而用户可能需要一个模型来同时进行多个任务，例如同时进行目标检测、图像分割和关键点检测等。此外，用户可能需要将模型部署到支持ONNX的平台上，因此需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。

问题解决方案

为了解决这个问题，我们需要进行以下步骤：

1. 修改YOLOv5模型架构：根据需要添加额外的输出层。
2. 训练或微调模型：如果添加了新的输出层，可能需要重新训练或微调模型以获得最佳性能。
3. 导出为ONNX格式：使用PyTorch的torch.onnx.export函数将修改后的模型导出为ONNX格式。

提供代码

以下是将PyTorch模型导出为ONNX格式的示例代码：

import torch
import torch.onnx

# 假设 model 是你的YOLOv5模型
# model.eval() 确保模型处于评估模式

# 准备一个输入张量，例如一个假的图像数据
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

# 导出模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5.onnx", verbose=True)

示例代码运行方式

为了运行上述代码，你需要确保：

• 你的环境中安装了PyTorch。
• 你有一个训练好的YOLOv5模型实例化在变量model中。
• 你的模型已经修改为具有三个输出。

运行代码的方式是在Python环境中执行上述脚本。

示例代码预期运行结果

如果代码执行成功，你将在当前目录下得到一个名为yolov5.onnx的文件，这就是你的模型的ONNX格式表示。

# 假设执行上述代码后
# 成功导出模型，输出信息可能如下：
Exporting model to yolov5.onnx
ONNX export success: yolov5.onnx

请注意，修改YOLOv5模型架构以添加额外输出层的具体步骤取决于你的具体需求，可能需要对YOLOv5的代码库进行更深入的修改。上述代码仅展示了如何将一个已经修改好的模型导出为ONNX格式。