yolov5如何合并两个权重

要合并两个 YOLOv5 模型的权重，可以使用 PyTorch 提供的 `load_state_dict` 函数将两个模型的权重加载到一个新的模型中。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from models.yolo import Model

# 读取两个模型的权重
model1 = Model()
model1.load_state_dict(torch.load('model1.pt'))

model2 = Model()
model2.load_state_dict(torch.load('model2.pt'))

# 创建一个新模型
model = Model()

# 将两个模型的权重合并到新模型中
state_dict = model.state_dict()
for key in state_dict.keys():
    if key in model1.state_dict().keys():
        state_dict[key] = model1.state_dict()[key]
    else:
        state_dict[key] = model2.state_dict()[key]

model.load_state_dict(state_dict)

# 保存新模型的权重
torch.save(model.state_dict(), 'merged_model.pt')

在此示例代码中，我们首先创建了两个 YOLOv5 模型 `model1` 和 `model2`，并从文件中加载它们的权重。接下来，我们创建一个新的 YOLOv5 模型 `model`，并将其权重初始化为空。然后，我们将两个模型的权重逐一合并到新模型中。最后，我们将新模型的权重保存到文件中。

请注意，此示例代码仅适用于两个具有相同结构的 YOLOv5 模型。对于不同结构的模型，需要根据模型的结构自定义权重合并的方式。