只有.cfg文件和.pt权重，怎么调用

如果你只有 `.cfg`（模型配置文件）和 `.pt`（PyTorch 中保存的权重文件），而不是 `.weights` 格式（这是 Darknet 模型常见的格式），那么你需要使用 PyTorch 的库来加载模型。因为 `.cfg` 文件描述了模型架构，而 `.pt` 文件包含了模型的权重参数。

以下是一个简单的步骤来加载这样的模型并进行推理：

1. 首先，安装必要的库，如 torch 和 torchvision：

pip install torch torchvision

2. 然后，你可以使用 PyTorch 的 `torch.load` 函数加载 `.pt` 文件：

import torch
from torch import nn

# 加载模型权重
model_state_dict = torch.load('path_to_your.pt', map_location=torch.device('cpu'))

注意，这里我们假设权重是在 CPU 上训练的，如果是在 GPU 上，`map_location` 应该设置为 `'cuda'` 或者对应的设备 ID。

3. 使用 `nn.Module` 创建模型类，然后初始化模型，设置加载的权重：

class YourModel(nn.Module):
    # 基于您的.cfg文件定义模型结构
    def __init__(self):
        super(YourModel, self).__init__()
        # ...定义层...

model = YourModel()
model.load_state_dict(model_state_dict)

4. 完成模型加载后，您可以像在 PyTorch 中一样对新输入数据进行前向传播：

input_data = ... # 根据模型需求准备输入数据
output = model(input_data)