调用yolov8训练好的pt

调用yolov8训练好的pt文件，可以使用以下步骤：

1.安装PyTorch和torchvision库，确保版本与训练时使用的版本相同。

2.下载yolov8的代码和预训练权重文件。可以从GitHub上下载yolov8的代码，从yolov5官网下载预训练权重文件。

3.将训练好的pt文件放入yolov8代码文件夹中。

4.使用以下代码加载模型并进行推理：

import torch
from models.yolo import Model

# 加载模型
model = Model(cfg='models/yolov8.yaml')

# 加载权重
ckpt = torch.load('path/to/your/pt/file.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(ckpt['model'])

# 进行推理
img = torch.zeros((1, 3, 640, 640), device='cpu')
pred = model(img)

注意：在加载权重时，需要指定map_location为'cpu'，否则可能会出现GPU内存不足的问题。

相关问题

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。

C++ 调用yolov5训练好的模型

要在 C++ 中调用 YOLOv5 训练好的模型，需要使用一个深度学习框架，例如 PyTorch 或 TensorFlow，来加载模型并进行推理。

以下是一些步骤：

1. 安装 PyTorch（或 TensorFlow）和相应的 Python 包。
2. 加载训练好的 YOLOv5 模型，并将其导出为 TorchScript 格式（.pt 文件），这可以通过运行以下命令来完成：

python models/export.py --weights path/to/weights.pt --img-size 640 --batch-size 1

3. 在 C++ 代码中使用 Torch C++ API 加载 TorchScript 模型，并进行推理。以下是一个示例代码：

#include <torch/script.h> // 包含 Torch C++ API 头文件
#include <iostream>
#include <memory>

int main() {
  // 加载 TorchScript 模型
  std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load("path/to/model.pt");

  // 创建一个张量作为输入
  torch::Tensor input_tensor = torch::ones({1, 3, 640, 640});

  // 进行推理
  at::Tensor output = module->forward({input_tensor}).toTensor();

  std::cout << output << std::endl; // 输出结果
}

请注意，以上代码只是一个示例，具体实现可能会因为需要加载的模型和输入数据的不同而有所变化。