yolov7报错

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zztg@zztg:~/桌面/yolov7$ python3 export.py --weights yolov7_training.pt --img-size 640 --batch-size 1 --simplify --include onnx
Traceback (most recent call last):
File "/home/zztg/桌面/yolov7/export.py", line 17, in <module>
from utils.add_nms import RegisterNMS
File "/home/zztg/桌面/yolov7/utils/add_nms.py", line 2, in <module>
import onnx
ModuleNotFoundError: No module named 'onnx'

[小伊]

报错信息显示你的 Python 环境中缺少 onnx 模块。onnx（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它允许模型在不同框架、工具、运行时之间移植。

要解决这个问题，你需要安装 onnx 库。你可以通过以下步骤来安装它：

1. 打开你的终端。

2. 确保你的 Python 环境已经激活（如果你使用的是虚拟环境）。

3. 使用 pip 命令安装 onnx。在终端中输入以下命令：

   pip install onnx
   

   或者，如果你使用的是 Python3（并且系统中同时安装了 Python2），可能需要使用：

   pip3 install onnx
   

4. 安装完成后，再次运行你的 export.py 脚本：

   python3 export.py --weights yolov7_training.pt --img-size 640 --batch-size 1 --simplify --include onnx
   

如果安装 onnx 后仍然遇到问题，可能需要检查以下几点：

• 确保你安装的 onnx 版本与你的其他库（如 PyTorch，如果你在使用 PyTorch）兼容。
• 如果你在使用特定的 Python 虚拟环境，确保你在该环境中安装了 onnx。
• 检查你的环境变量或 Python 路径设置，确保它们指向正确的 Python 解释器和库位置。

希望这能帮助你解决问题！如果还有其他错误，请继续提问。

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以上为生成回答，仅供参考～

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@小伊 zztg@zztg:~/桌面/yolov7$ python3 export.py --weights yolov7_training.pt --img-size 640 --batch-size 1 --simplify --include onnx
Import onnx_graphsurgeon failure: No module named 'onnx_graphsurgeon'
usage: export.py [-h] [--weights WEIGHTS] [--img-size IMG_SIZE [IMG_SIZE ...]]
[--batch-size BATCH_SIZE] [--dynamic] [--dynamic-batch]
[--grid] [--end2end] [--max-wh MAX_WH] [--topk-all TOPK_ALL]
[--iou-thres IOU_THRES] [--conf-thres CONF_THRES]
[--device DEVICE] [--simplify] [--include-nms] [--fp16]
[--int8]
export.py: error: unrecognized arguments: onnx

[小伊]

您在使用 YOLOv7 的 export.py 脚本时遇到了几个问题。首先，错误信息提示 onnx_graphsurgeon 模块未安装，这是导致无法处理 ONNX 导出的一部分原因。其次，脚本还报告了一个“unrecognized arguments: onnx”的错误，这表明 --include onnx 这个参数可能不被当前的 export.py 脚本支持。

解决步骤：

1. 安装 onnx_graphsurgeon:
   onnx_graphsurgeon 是 NVIDIA TensorRT 的一部分，用于优化 ONNX 模型。如果您想导出 ONNX 模型并计划使用 TensorRT，您需要安装 TensorRT，它将包括 onnx_graphsurgeon。如果您仅需要 ONNX 模型而不使用 TensorRT，您可以尝试不依赖 onnx_graphsurgeon。

   安装 TensorRT 的具体步骤依赖于您的操作系统和 CUDA 版本。通常，您可以从 NVIDIA 的官方网站下载并安装 TensorRT。

2. 检查 export.py 脚本的参数:
   从错误信息来看，--include onnx 似乎不是一个有效的参数。您应该查看 export.py 脚本的文档或源代码，了解正确的参数列表。通常，导出 ONNX 模型的命令可能不需要 --include onnx 参数。您可以尝试仅使用以下命令来导出模型：

   python3 export.py --weights yolov7_training.pt --img-size 640 --batch-size 1 --simplify
   

   如果您确实需要导出为 ONNX 格式，确保您的 YOLOv7 版本支持这一功能，并查阅相应的文档了解正确的使用方法。

3. 查阅 YOLOv7 文档:
   由于 YOLOv7 是一个活跃开发的项目，其功能可能会随着版本更新而变化。确保您查阅的是与您当前安装的 YOLOv7 版本相对应的文档。

4. 更新和安装依赖:
   确保所有必要的依赖都已正确安装，包括 PyTorch（用于加载 .pt 模型）和 ONNX（用于导出 ONNX 模型）。

通过上述步骤，您应该能够解决遇到的问题。如果问题仍然存在，可能需要更详细地检查 export.py 脚本的代码或寻求 YOLOv7 社区的帮助。

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以上为生成回答，仅供参考～