文章作者：激萌の小宅

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<h1 style="font-size: 32px; font-weight: bold; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); padding: 0px 4px 0px 0px; text-align: left; margin: 0px 0px 10px;">YOLOv8 pt转onnx文件与测试</h1>pt转onnx新建个py文件，然后执行下面代码即可<pre class="brush:python;toolbar:false">from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__':     model = YOLO('./ultralytics/models/v8/yolov8.yaml')     model = YOLO('./runs/detect/train10/weights/best.pt')     # 注意设置opset=11     success = model.export(format='onnx', opset=11)</pre> 然后会在pt文件目录下生成一个onnx文件 onnx文件测试测试文件：ultralytics-main\examples\YOLOv8-OpenCV-ONNX-Python\main.py需要将这个main.py文件拷贝到ultralytics-main目录下，执行才行，我把他重命令为test_onnx.py文件了，执行命令如下：<pre class="brush:bash;toolbar:false">python test_onnx.py --model ./runs/detect/train10/weights/best.onnx --img datasets/coco128/images/train2017/000027.jpg</pre>

YOLOv8 pt转onnx文件与测试

pt转onnx

新建个py文件，然后执行下面代码即可

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('./ultralytics/models/v8/yolov8.yaml')
    model = YOLO('./runs/detect/train10/weights/best.pt')
    # 注意设置opset=11
    success = model.export(format='onnx', opset=11)

然后会在pt文件目录下生成一个onnx文件

onnx文件测试

测试文件：ultralytics-main\examples\YOLOv8-OpenCV-ONNX-Python\main.py

需要将这个main.py文件拷贝到ultralytics-main目录下，执行才行，我把他重命令为test_onnx.py文件了，执行命令如下：

python test_onnx.py --model ./runs/detect/train10/weights/best.onnx --img datasets/coco128/images/train2017/000027.jpg