YOLO26模型转换：TVM编译器部署

1. 镜像环境说明

本镜像基于YOLO26 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。适用于快速开展目标检测、姿态估计等视觉任务的模型开发与部署工作。

核心框架:pytorch == 1.10.0
CUDA版本:12.1
Python版本:3.9.5
主要依赖:torchvision==0.11.0,torchaudio==0.10.0,cudatoolkit=11.3,numpy,opencv-python,pandas,matplotlib,tqdm,seaborn等。

该环境已配置好 Ultralytics 框架所需的全部组件，用户无需额外安装即可直接运行训练和推理脚本。

2. 快速上手

2.1 激活环境与切换工作目录

在使用前，请先激活 Conda 环境：

conda activate yolo

为避免系统盘空间不足并方便代码修改，建议将默认代码复制到数据盘：

cp -r /root/ultralytics-8.4.2 /root/workspace/

随后进入项目目录：

cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2

此操作确保后续对模型结构或训练逻辑的调整可持久化保存。

2.2 模型推理

YOLO26 支持多种任务类型（如目标检测、实例分割、姿态估计），通过加载不同权重文件即可实现对应功能。以下是一个典型推理示例：

# detect.py from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载预训练模型 model = YOLO(model=r'yolo26n-pose.pt') # 执行推理 results = model.predict( source='./ultralytics/assets/zidane.jpg', save=True, show=False )

参数说明：

model: 指定模型配置文件路径或预训练权重路径，支持.pt格式。
source: 输入源，可以是图像路径、视频文件或摄像头编号（如0表示默认摄像头）。
save: 是否保存结果，默认为False，设为True将输出标注图像至runs/detect/predict/目录。
show: 是否实时显示结果窗口，服务器环境下建议关闭以提升效率。

执行命令启动推理：

python detect.py

终端将输出检测结果的统计信息，包括类别、置信度及边界框坐标。

2.3 模型训练

要进行自定义数据集训练，需准备符合 YOLO 格式的标注数据，并更新data.yaml文件中的路径配置。

数据集配置示例（data.yaml）：

train: /path/to/train/images val: /path/to/val/images nc: 80 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]

其中nc为类别数量，names为类名列表。

训练脚本配置（train.py）：

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 初始化模型结构 model = YOLO(model='/root/workspace/ultralytics-8.4.2/ultralytics/cfg/models/26/yolo26.yaml') # 加载预训练权重（可选） model.load('yolo26n.pt') # 开始训练 model.train( data='data.yaml', imgsz=640, epochs=200, batch=128, workers=8, device='0', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False )

关键参数解释：

imgsz: 输入图像尺寸，影响显存占用与推理速度。
batch: 批次大小，根据 GPU 显存合理设置。
device: 指定使用的 GPU 编号。
resume: 若中断训练后继续，设为True可自动恢复状态。
project和name: 控制训练日志和权重保存路径。

运行训练任务：

python train.py

训练过程中会实时打印损失值、mAP 等指标，最终模型权重将保存在指定路径下。

2.4 下载训练结果

训练完成后，可通过 SFTP 工具（如 Xftp）将生成的模型文件从服务器下载至本地。

操作方式如下：

在 Xftp 中连接服务器；
从右侧远程路径拖拽目标文件夹（如runs/train/exp/weights/best.pt）到左侧本地目录；
或双击单个文件直接下载。

对于大体积数据集或模型，建议先压缩再传输以提高效率：

tar -czf best_model.tar.gz runs/train/exp/

3. 已包含权重文件

镜像内置常用 YOLO26 系列权重文件，位于项目根目录，包括但不限于：

yolo26n.pt
yolo26s.pt
yolo26m.pt
yolo26l.pt
yolo26x.pt
yolo26n-pose.pt

这些权重覆盖分类、检测、姿态估计等多种任务场景，用户可直接调用进行推理或微调。

4. 常见问题

Q: 启动后无法导入 torch？
A: 请确认是否已执行conda activate yolo切换至正确环境。
Q: 推理时报错“CUDA out of memory”？
A: 尝试降低batch大小或使用更小分辨率输入；也可启用--half半精度模式减少显存消耗。
Q: 如何更换模型规模？
A: 修改model参数指向不同配置文件或权重，例如由yolo26n.pt改为yolo26x.pt。
Q: 能否在 CPU 上运行？
A: 可行，但需移除device='0'设置或明确指定device='cpu'，性能将显著下降。

5. TVM 模型转换与部署

为了实现跨平台高效推理，可将 PyTorch 导出的 ONNX 模型进一步转换为 TVM 兼容格式，并编译为优化后的运行时模块。

5.1 导出 ONNX 模型

首先将训练好的.pt模型导出为 ONNX 格式：

from ultralytics import YOLO model = YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt') model.export(format='onnx', imgsz=640, dynamic=True)

生成的best.onnx文件可用于后续 TVM 编译流程。

5.2 使用 TVM 编译 ONNX 模型

安装 TVM（推荐使用源码构建最新版）后，执行以下 Python 脚本完成模型编译：

import tvm from tvm import relay import numpy as np import onnx # 加载 ONNX 模型 onnx_model = onnx.load("best.onnx") # 设定输入形状 input_name = "images" input_shape = (1, 3, 640, 640) shape_dict = {input_name: input_shape} # 将 ONNX 模型转换为 Relay 计算图 mod, params = relay.frontend.from_onnx(onnx_model, shape_dict) # 使用 LLVM 后端编译（CPU） target = "llvm" with tvm.transform.PassContext(opt_level=3): lib = relay.build(mod, target=target, params=params) # 保存编译产物 lib.export_library("compiled_yolo26.so")

上述代码生成一个共享库文件compiled_yolo26.so，可在无 Python 环境的目标设备上运行。

5.3 在目标设备上部署 TVM 模型

部署阶段仅需 TVM Runtime 支持，无需完整框架。以下是推理代码示例：

import tvm from tvm.runtime import Module import numpy as np import cv2 # 加载编译后的模型 loaded_lib = tvm.runtime.load_module("compiled_yolo26.so") module = tvm.contrib.graph_executor.GraphModule(loaded_lib["default"](tvm.cpu())) # 预处理输入图像 image = cv2.imread("test.jpg") image = cv2.resize(image, (640, 640)) image = image.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.0 input_data = np.expand_dims(image, axis=0) # 设置输入并执行推理 module.set_input("images", tvm.nd.array(input_data)) module.run() # 获取输出 output = module.get_output(0).asnumpy() print("Output shape:", output.shape) # (1, num_boxes, 85) for detection