在使用yolo export将pt文件导出为onnx文件时发生报错

Question

这是报错内容，用命令行进行的导出怎么解决库的问题啊，

用这个方法导出onnx再导为engine，engine用不了

Answer 1

让【宝码香车】来帮你解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供，如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。

如果答案让您满意，请采纳、关注，非常感谢！

---

在使用 YOLO 导出 .pt 文件为 .onnx 文件时遇到报错，通常是由于环境配置、依赖库版本不兼容或代码问题导致的。根据你提供的图片链接（虽然我无法直接查看图片），我可以提供一些常见的解决方案和排查步骤。

1. 检查环境配置

• 确保你使用的 Python 环境是干净的，并且安装了正确版本的依赖库。
• 使用 pip 或 conda 安装 YOLO 所需的依赖库，确保版本兼容性。

pip install torch torchvision
pip install onnx onnxruntime

2. 检查 YOLO 版本

• 确保你使用的 YOLO 版本是最新的，或者至少是支持 ONNX 导出的版本。
• 如果你使用的是 Ultralytics 的 YOLOv5 或 YOLOv8，确保你使用的是官方提供的 export.py 脚本。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

3. 导出 ONNX 文件

• 使用 YOLO 提供的 export.py 脚本来导出 ONNX 文件。

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

• 如果你使用的是 YOLOv8，命令可能略有不同：

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx

4. 检查报错信息

• 如果导出过程中仍然报错，请仔细查看报错信息。常见的错误包括：
  • 缺少依赖库：确保所有依赖库都已正确安装。
  • 版本不兼容：某些库的版本可能不兼容，尝试降级或升级相关库。
  • 模型结构问题：某些 YOLO 模型可能不支持直接导出为 ONNX，需要调整模型结构或使用其他导出工具。

5. 转换为 TensorRT Engine

• 一旦你成功导出了 ONNX 文件，可以使用 TensorRT 的 trtexec 工具将其转换为 TensorRT Engine。

trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.engine

• 如果你在转换过程中遇到问题，确保你的 TensorRT 版本与 ONNX 文件兼容。

6. 调试和验证

• 在导出和转换过程中，建议逐步验证每一步的输出。例如，导出 ONNX 文件后，可以使用 ONNX Runtime 来验证模型是否正确加载和运行。

import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("yolov5s.onnx")

7. 参考官方文档和社区

• 如果你仍然遇到问题，建议参考 YOLO 和 TensorRT 的官方文档，或者在相关社区（如 GitHub Issues、CSDN、Stack Overflow）中搜索类似问题的解决方案。

8. 常见问题

• ONNX 导出失败：可能是由于模型中的某些操作不支持 ONNX 导出。可以尝试简化模型或使用其他导出工具。
• TensorRT 转换失败：可能是由于 ONNX 文件中的某些操作不支持 TensorRT。可以尝试使用 TensorRT 的 polygraphy 工具来调试和修复问题。

总结

• 确保环境配置正确，依赖库版本兼容。
• 使用官方提供的导出脚本导出 ONNX 文件。
• 使用 TensorRT 工具将 ONNX 文件转换为 TensorRT Engine。
• 如果遇到问题，仔细查看报错信息，并参考官方文档和社区解决方案。

如果你能提供具体的报错信息，我可以提供更具体的解决方案。