当前位置：首页 > news >正文

model.export参数说明

news 2025/10/5 18:21:47

在YOLO中，model.export()用于将训练好的模型导出为不同格式，以便在推理引擎（如ONNX Runtime、TensorRT等）中部署，常用参数及说明如下：

参数	默认值	关键说明
`format`	"onnx"	导出模型格式，支持onnx、torchscript、engine（TensorRT）、coreml、saved_model等，按需选择部署兼容格式
`opset`	12	ONNX算子集版本，版本越高支持新算子越多，但可能降低旧推理引擎兼容性；版本越低兼容性越好，需平衡功能与兼容性
`simplify`	False	是否简化ONNX模型，开启后会移除冗余算子、合并重复操作，减小模型体积并提升推理速度
`dynamic`	False	是否导出动态输入尺寸模型，设为True时输入图像尺寸可灵活调整（如[1,3,None,None]），False时为固定尺寸（如[1,3,640,640]）
`imgsz`	640	导出模型的固定输入图像尺寸，仅当`dynamic=False`时生效，需与训练时`imgsz`保持一致以保证性能
`batch`	1	导出模型的批量大小，设为-1可支持动态批量（需推理引擎支持），固定批量可提升特定场景推理效率
`device`	None	导出模型使用的设备，如"cpu"、"0"（单GPU），影响模型导出时的算子优化方向（如GPU设备可能优先导出CUDA相关算子）

导出时需要区分device（GPU或CPU），因为使用的设备及 ONNX Runtime 版本相关：

模型导出ONNX时，**默认使用当前模型所在设备**：

- 若模型训练/加载在GPU（如`device="0"`），默认导出为适配GPU的ONNX（含CUDA相关优化算子）；

- 若模型在CPU（如`device="cpu"`），默认导出为CPU适配版本。

可通过`model.export(device="cpu")`或`device="0"`明确指定导出设备。

1. 算子优化差异
GPU 导出（device="0"）：包含 CUDA 相关优化算子（如 GPU 加速的卷积、激活等），适配 GPU 推理的计算特性；
CPU 导出（device="cpu"）：算子更侧重 CPU 计算效率，避免依赖 GPU 专属指令。
GPU 版本 ONNX 模型需搭配GPU 版 ONNX Runtime（onnxruntime-gpu）才能启用 GPU 加速推理；
CPU 版本 ONNX 模型适配CPU 版 ONNX Runtime（onnxruntime），也可在 GPU Runtime 中运行但无法利用 GPU 算力。

简言之，导出设备决定模型算子的硬件适配倾向，推理需匹配对应版本的 Runtime 以发挥性能。

目标检测模型导出为GPU版本ONNX后在CPU上运行时，对准确性无影响，但会显著降低推理速度，具体分析如下：

ONNX模型的检测准确性由模型权重、网络结构及推理时的预处理/后处理逻辑决定，与运行硬件（CPU/GPU）无关。

GPU版本ONNX虽含CUDA相关优化算子，但CPU运行时会通过ONNX Runtime的算子 fallback 机制，将GPU优化算子转为CPU兼容算子执行，计算逻辑与结果保持一致，因此检测精度（如mAP、目标定位/分类准确率）不会下降。

速度下降的核心原因是算子优化方向与硬件不匹配，具体表现为：

算子执行效率低：GPU版本ONNX的算子（如CUDA加速卷积）是为GPU并行计算架构设计的，在CPU串行/低并行度计算环境下，无法发挥优势，甚至因算子适配逻辑增加额外开销；
无硬件加速支持：CPU缺乏GPU的张量核心、CUDA核心等专用计算单元，无法对GPU优化算子进行硬件加速，只能通过通用CPU指令集执行，导致计算耗时增加；
对比差异：同等条件下，GPU版本ONNX在CPU上的推理速度通常仅为直接导出CPU版本ONNX的50%-70%，具体差距取决于模型复杂度（如YOLO11n差距较小，YOLO11x差距更明显）。
同样，CPU版本ONNX模型在GPU运行时，对准确性无影响，但会降低推理速度。
建议
若需在CPU环境部署，建议直接使用device="cpu"导出CPU版本ONNX模型，以获得最优推理速度；
若仅有GPU版本ONNX模型，可正常在CPU运行但需接受速度损耗，且需确保安装CPU版ONNX Runtime（onnxruntime）而非GPU版（onnxruntime-gpu）。