model.half model.float
时间: 2023-11-17 08:43:08 浏览: 57
这个问题涉及到深度学习中的数据类型。在深度学习中,我们通过定义不同的数据类型来存储和处理数据,例如整数、浮点数、半精度浮点数等。其中,model.half是将网络权重和输入数据转换为半精度浮点数进行存储和计算,而model.float是使用单精度浮点数进行存储和计算。使用半精度浮点数可以减少内存占用和加速计算,但可能会影响模型的精度。
相关问题
# Load model google_utils.attempt_download(weights) model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 # torch.save(torch.load(weights, map_location=device), weights) # update model if SourceChangeWarning # model.fuse() model.to(device).eval() if half: model.half() # to FP16
这段代码是用来加载预训练好的模型的。首先会调用 `google_utils.attempt_download(weights)` 来下载模型权重文件,如果已经下载过了就不会再次下载。然后使用 `torch.load` 函数来加载模型,其中 `map_location` 参数用来指定加载到哪个设备上,如 `'cpu'` 或者 `'cuda:0'` 等。接下来将模型转换为浮点数类型,使用 `model.to(device)` 将模型移动到指定设备上并设置为评估模式 `model.eval()`。如果 `half` 参数为真,则将模型转换为半精度浮点数类型。最后返回加载好的模型。
# Run inference model.warmup(imgsz=(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz)) # warmup seen, windows, dt = 0, [], (Profile(), Profile(), Profile()) for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset: with dt[0]: im = torch.from_numpy(im).to(model.device) im = im.half() if model.fp16 else im.float() # uint8 to fp16/32 im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if len(im.shape) == 3: im = im[None] # expand for batch dim
这段代码是YOLOv5中的一部分,用于运行推理。具体来说,它使用指定的图像大小对模型进行预热。然后,它迭代数据集中的每个图像,并计算处理、推理和非最大抑制的时间。对于每个图像,它将图像转换为张量,并将其移动到模型所在的设备上。然后,它将张量转换为半精度浮点数或单精度浮点数,并将像素值从0-255缩放到0.0-1.0之间。如果张量维度为3,则会在其前面添加一个批量维度。
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