关闭yolov7保存pt文件

您可以通过输入以下命令来关闭 YOLOv7 并保存 pt 文件：

python train.py --data data.yaml --cfg models/yolov7.yaml --weights ' ' --name yolov7 --cache

请注意，在上述命令中，“weights”参数为空格，因为我们没有提供预训练权重。这将导致模型从头开始进行训练，并在训练过程中保存权重为 pt 格式的文件。

相关问题

yolov5怎么把权重yolov5s.pt换成yolov5m.pt

在YOLOv5中，yolov5s.pt和yolov5m.pt是两个不同的预训练权重文件。如果您想将yolov5s.pt替换为yolov5m.pt，则可以按照以下步骤操作：

1. 下载yolov5m.pt权重文件，并将其保存到YOLOv5目录中的'weights'文件夹下。
2. 打开YOLOv5目录中的train.py文件，找到如下代码行：

weights='yolov5s.pt',

将其替换为：

weights='weights/yolov5m.pt',

3. 保存并关闭train.py文件。
4. 运行train.py文件，此时YOLOv5会使用新的预训练权重文件yolov5m.pt进行训练。

加载yolov10模型，根据我训练的pt权重文件

加载YOLOv10模型并使用您训练好的.pt权重文件通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：
首先，你需要安装PyTorch库以及YOLOv10相关的库，如`torch`, `torchvision`, 和`yolov5` (注意，YOLOv10尚未发布官方版本，可能是基于YOLOv5的一个分支)。

pip install torch torchvision yolov5

2. **加载预训练模型**：
如果YOLOv10已经有了可用的预训练模型，你可以通过`yolov5.models.yolo10()`直接加载。如果没有，你可能需要从GitHub上找到相应的源码来下载模型结构。

from yolov5.models import yolo10

# 加载模型结构
model = yolo10()

3. **加载自定义权重**：
对于您自己的 `.pt` 权重文件，你需要将其加载到模型的相应层。这通常涉及到遍历模型的state_dict，并将权重复制到对应位置。如果你有具体的weights.pth文件路径，可以这样做：

# 假设你的权重保存在'weights.pth'
model.load_state_dict(torch.load('weights.pth', map_location='cpu'))

# 'cpu' 或 'cuda' 会根据你的设备调整

4. **设置模型为评估模式**：
在实际预测前，记得设置模型处于评估模式(`model.eval()`)，以便关闭BN层等不必要的功能。

5. **实例化预测**：
使用模型进行预测之前，可能还需要做一些数据预处理，然后调用`.predict()`方法。例如：

import PIL.Image
import cv2

# 假设输入图像为img
image = PIL.Image.open(img_path)
img = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.float32)

# 预测
outputs = model(img, size=model.cfg['min_dim'], conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, classes=None, agnostic_nms=True)