yolov5训练出来的pt模型转tflite模型

要将PyTorch YOLOv5模型转换为TFLite模型，需要执行以下步骤：

1. 将PyTorch YOLOv5模型转换为ONNX模型。可以使用官方提供的脚本将PyTorch模型转换为ONNX格式，命令如下：

   python models/export.py --weights <path-to-pytorch-weights> --img 640 --batch 1

这将生成名为`yolov5s.onnx`的ONNX模型文件。

2. 使用ONNX模型转换工具将ONNX模型转换为TFLite模型。可以使用TensorFlow官方提供的ONNX模型转换工具，命令如下：

   tensorflowjs_converter --input_format=onnx --output_format=tflite <path-to-onnx-model> <path-to-tflite-model>

这将生成名为`yolov5s.tflite`的TFLite模型文件。

请注意，YOLOv5模型的转换可能会因其特殊的结构和功能而变得复杂，并且可能需要进行一些自定义调整。此外，转换后的TFLite模型可能无法完全匹配原始PyTorch模型的性能和准确性。

相关问题

yolov5训练出来的pt模型转tflite模型 举例说明

要将YOLOv5训练出来的PyTorch模型转换为TensorFlow Lite模型，可以按照以下步骤进行：

1. 安装依赖库

在转换之前，需要安装TensorFlow和PyTorch两个库。可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow==2.5.0
pip install torch==1.9.0

2. 下载YOLOv5代码

从GitHub上下载YOLOv5的代码，并进入yolov5目录：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

3. 下载预训练权重

从YOLOv5的官方网站上下载相应的预训练权重文件，例如yolov5s.pt。将权重文件保存到yolov5目录下。

4. 运行转换脚本

在yolov5目录下运行以下命令，将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite模型：

python models/tf.py --weights yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img-size 640

其中，`--weights`选项指定PyTorch模型的权重文件，`--cfg`选项指定YOLOv5模型的配置文件，`--img-size`选项指定输入图像的大小（必须与训练时指定的大小相同）。

转换完成后，会在yolov5目录下生成一个`.tflite`文件，即为转换后的TensorFlow Lite模型。

5. 推理测试

可以使用TensorFlow Lite的Python API加载模型，并进行推理测试：

import tensorflow as tf
import numpy as np

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="yolov5s.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()

output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

以上代码中，首先加载`.tflite`文件，并分配内存空间，然后获取输入和输出的详细信息。接着，随机生成一个输入数据，并将其传递给模型进行推理。最后，获取模型的输出结果。

将yolov5生成的.pt文件转换为.tflite文件

要将 YOLOv5 生成的 .pt 文件转换为 .tflite 文件，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 TensorFlow 2.x 版本和 PyTorch，在终端中运行以下命令：

pip install tensorflow
pip install torch torchvision

2. 安装 ONNX，可以通过以下命令安装：

pip install onnx

3. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，可以使用以下命令：

import torch
from torchvision.models import resnet50

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
model = resnet50(pretrained=True)

# Convert to ONNX format
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet50.onnx")

在这个例子中，我们将 torchvision 的 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式，并将其保存为 `resnet50.onnx` 文件。

4. 使用 TensorFlow Lite 转换器将 ONNX 文件转换为 TensorFlow Lite 格式，可以使用以下命令：

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_onnx_model("resnet50.onnx")
tflite_model = converter.convert()

# Save the model.
with open('resnet50.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

在这个例子中，我们将 ONNX 格式的模型转换为 TensorFlow Lite 格式，并将其保存为 `resnet50.tflite` 文件。

注意：在将 YOLOv5 模型从 PyTorch 转换为 TensorFlow Lite 格式时，需要手动实现 YOLOv5 模型的转换代码。这是因为 TensorFlow Lite 支持的操作和 PyTorch 不同，因此需要进行一些额外的工作才能成功转换模型。