安装torchscript

安装torchscript需要先安装PyTorch和LibTorch，然后按照以下步骤进行操作：
1. 安装最新的PyTorch，可以选择源码安装或者使用pip安装。
2. 下载cuda版本为11.3的LibTorch安装包并解压即完成安装。
3. 在C++推理代码同级目录下，创建文件CMakeLists.txt，写入相关代码。
4. 编译并执行用例。

需要注意的是，安装过程中需要根据自己的环境和需求进行相应的配置和调整。同时，安装过程中可能会遇到一些问题，需要根据具体情况进行解决。

相关问题

Starting TorchScript export with torch 1.5.1... TorchScript export success, saved as ./weights/best.torchscript.pt ONNX export failure: No module named 'onnx' CoreML export failure: No module named 'coremltools' Export complete. Visualize with https://github.com/lutzroeder/netron.

这段提示信息是在进行模型导出时出现的。其中 TorchScript 是 PyTorch 中用于序列化模型的一种格式，而 ONNX 和 CoreML 则是模型转换为其他框架或平台使用的格式。根据提示信息，你需要先安装 onnx 和 coremltools 模块，才能进行 ONNX 和 CoreML 格式的导出。

你可以使用以下命令来安装这两个模块：

pip install onnx
pip install coremltools

安装完成后，再次尝试导出模型，应该就可以成功了。你可以使用提示中提到的 https://github.com/lutzroeder/netron 工具来可视化导出的模型。

Yolov5 export torchscript

要将 YOLOv5 导出为 TorchScript 模型，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装 YOLOv5

首先，您需要安装 YOLOv5。您可以从 Github 上的官方 YOLOv5 仓库中获取代码，并按照说明进行安装。

2. 下载预训练模型

您需要下载预训练的 YOLOv5 模型。您可以从官方仓库中下载训练好的模型，并将其放在某个目录下。

3. 加载模型

使用 PyTorch，您可以使用以下代码加载模型：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/weights.pt')

这将加载训练好的 YOLOv5 模型，并将其转换为 TorchScript 模型。

4. 导出 TorchScript 模型

使用以下代码，您可以将模型导出为 TorchScript 格式：

model.model[-1].export = True  # set Detect() layer export=True
x = torch.rand(1, 3, 640, 640)
model(x)  # dry run
model.model[-1].export = False  # reset
model = model.model[-1].torchscript()

这将导出最后一层检测层，并将模型转换为 TorchScript 格式。

5. 保存模型

最后，您可以使用以下代码保存 TorchScript 模型：

torch.jit.save(model, 'yolov5s.torchscript.pt')

这将保存 TorchScript 模型到本地文件中。

这就是将 YOLOv5 导出为 TorchScript 模型的步骤。