怎么样同时调用.pt和.yaml文件

您可以使用PyTorch中的torch.load()函数来同时加载.pt和.yaml文件。例如，以下代码可以加载名为'model.pt'和'config.yaml'的文件：

import torch
import yaml

# 加载配置文件
with open('config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 加载模型
model = torch.load('model.pt')

# 使用配置文件中的参数对模型进行初始化
model.initialize(**config)

请注意，您需要使用适当的初始化函数来初始化模型，以便使用配置文件中的参数。

相关问题

怎么样在YOLOV8里同时调用.pt和.yaml

您可以使用以下命令在YOLOV8中同时调用.pt和.yaml文件：

python detect.py --source 0 --weights your_weights.pt --cfg your_config.yaml

其中，`your_weights.pt`是您的权重文件，`your_config.yaml`是您的配置文件。通过这个命令，您可以在YOLOV8中同时使用这两个文件。

如何调用yolov8s.pt但是还是用yolov8n.pt

YOLOv5和YOLOv8是两个不同的版本的 yolov(You Only Look Once)目标检测模型。YOLOv8s.pt 和 YOLOv8n.pt 分别代表不同大小的模型权重文件，其中 s 表示小模型，n 表示更小的模型。

如果你想要继续使用YOLOv8系列的模型，但因为资源限制或性能需求选择了一个较小的版本（例如从YOLov8s转向YOLov8n），你需要替换模型文件。具体步骤如下：

1. **下载模型文件**：首先确保你已经下载了对应的 YOLOv8n.pt 文件，这通常可以从GitHub存储库或者其他提供预训练模型的网站获取。

2. **修改配置文件**：如果你的应用程序或脚本中使用了一个配置文件来指定模型路径，如.cfg文件，需要将YOLov8s.pt的路径更新为YOLov8n.pt。

   model = models.yolo.YOLOv8n(size=640)
   weights = 'path/to/YOLov8n.pt'

3. **加载模型**：在初始化模型对象时，使用新的`weights`变量指向YOLov8n.pt文件。

4. **运行检测**：更新后的模型可以直接用于物体检测任务。

然而，请注意，由于YOLov8n模型的精度可能会相对较低，因此在选择模型时要考虑应用场景的实际需求。