yolov4的pth怎么转weight

如果你想将 YOLOv4 的 PyTorch 模型文件（.pth）转换为 Darknet 模型文件（.weights），可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 darknet
首先，你需要安装 Darknet。可以使用以下命令从 GitHub 克隆 Darknet 代码库：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

2. 下载 YOLOv4 权重文件
从 YOLO 官方网站下载 YOLOv4 的权重文件 yolov4.weights。

3. 将 PyTorch 模型文件转换为 Darknet 模型文件
使用以下命令将 PyTorch 模型文件转换为 Darknet 模型文件：

   ./darknet partial <path to config file> <path to pth file> <path to save weights file> <number of layers>

其中，<path to config file> 是 Darknet 模型的配置文件路径，<path to pth file> 是 PyTorch 模型文件的路径，<path to save weights file> 是要保存的 Darknet 模型文件的路径，<number of layers> 是模型的层数。

例如，如果你的 Darknet 模型的配置文件为 yolov4.cfg，PyTorch 模型文件为 yolov4.pth，要保存的 Darknet 模型文件为 yolov4.weights，模型的层数为 252，使用以下命令：

   ./darknet partial cfg/yolov4.cfg yolov4.pth yolov4.weights 252

运行完毕后，你将得到一个新的文件 yolov4.weights，这就是你从 PyTorch 模型文件转换而来的 Darknet 模型文件。

注意：转换后的 Darknet 模型文件只包含模型的权重，需要将其与 Darknet 的配置文件结合使用才能进行物体检测。