yolov5lite运行pt模型无报错但转出的onnx模型无论在电脑还是树莓派上都报出同样的错误

Question

实习项目是在树莓派上运行yolo模型进行视频目标检测，由于yolov5帧率不够改用了yolov5-lite，yolov5-lite的权重文件在github中没有，所以就在readme中下载，v5lite-s.pt正常运行，但是转为v5lite-s.onnx后就不可以运行了，重复同样的错误（电脑和树莓派都一样）

python版本是3.8

Answer 1

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📢参考GPT-4o mini 模型、由清水白石008整理提供！
📣今日金句：“远离那些贬低你理想的人。狭隘的人经常如此，伟大的人会让你感觉自己也可以变好。”——马克·吐温

在将 YOLOv5 Lite 模型从 PyTorch (.pt 文件) 转换为 ONNX (.onnx 文件) 后，如果在运行时遇到错误，可能是由于以下几个原因导致的。以下是一些常见的问题及其解决方案：

1. 检查 ONNX 转换过程

确保在转换过程中没有出现任何警告或错误。使用以下命令将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('yolov5lite-s.pt', map_location='cpu')

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 创建一个示例输入
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)  # 根据模型输入大小调整

# 转换为 ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov5lite-s.onnx', 
                  opset_version=11, 
                  do_constant_folding=True, 
                  input_names=['input'], 
                  output_names=['output'])

2. 检查 ONNX 模型的兼容性

确保你使用的 ONNX 版本与模型兼容。可以使用以下命令检查 ONNX 模型的版本：

import onnx

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load('yolov5lite-s.onnx')

# 检查模型
onnx.checker.check_model(onnx_model)

3. 运行 ONNX 模型

在运行 ONNX 模型时，确保使用的 ONNX Runtime 版本是最新的。可以使用以下代码在 Python 中运行 ONNX 模型：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 创建 ONNX Runtime 会话
session = ort.InferenceSession('yolov5lite-s.onnx')

# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)  # 根据模型输入大小调整

# 进行推理
outputs = session.run(['output'], {'input': input_data})

4. 检查输入输出形状

确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。YOLOv5 Lite 模型通常期望输入为 (1, 3, 640, 640)，请根据实际情况调整。

5. 检查依赖库

确保在树莓派上安装了正确版本的依赖库，包括 onnx 和 onnxruntime。可以使用以下命令安装：

pip install onnx onnxruntime

6. 查看错误信息

如果在运行时遇到错误，请提供具体的错误信息。常见的错误包括：

• 输入形状不匹配：确保输入数据的形状与模型的输入形状一致。
• 不支持的操作：某些 PyTorch 操作可能在 ONNX 中不被支持，检查转换时是否有警告。
• 内存不足：树莓派的内存有限，确保输入数据的大小不会导致内存溢出。

7. 使用其他工具进行转换

如果问题仍然存在，可以尝试使用其他工具进行转换，例如 tf2onnx 或 onnx-tf，以确保模型的兼容性。

8. 参考文档和社区支持

查看 YOLOv5 和 ONNX 的官方文档，了解已知问题和解决方案。此外，可以在 GitHub 上的相关项目中查找类似问题的讨论。

总结

通过以上步骤，你应该能够定位并解决在运行 YOLOv5 Lite ONNX 模型时遇到的问题。如果问题仍然存在，请提供具体的错误信息，以便进行更深入的分析。