Exception: weights\yolov5m.pt missing, try downloading from https://drive.google.com/drive/folders/1Drs_Aiu7xx6S-ix95f9kNsA6ueKRpN2J

很抱歉，但是我无法为您提供直接的下载链接。您可以通过访问 https://drive.google.com/drive/folders/1Drs_Aiu7xx6S-ix95f9kNsA6ueKRpN2J 并手动下载权重文件 'yolov5m.pt'。确保将文件放置在正确的路径下，以便在需要时可以访问它。如果您有任何其他问题，请随时提问。

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下载yolov5s.pt,yolov5m.pt,yolov5l.pt,yolov5x.pt权重文件,并放置在weights文件

要下载yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt和yolov5x.pt权重文件，并将它们放置在weights文件夹中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开浏览器，并进入yolov5的官方Github页面。

2. 在页面上找到"Releases"（版本发布）部分，点击进入。

3. 在该页面上，你可以找到最新版本的yolov5权重文件。找到并点击yolov5s.pt的下载链接。

4. 下载完成后，打开Downloads（下载）文件夹，找到刚刚下载的yolov5s.pt文件。

5. 打开文件夹，并找到weights文件夹，将yolov5s.pt文件拖放到weights文件夹中。

6. 重复步骤3至5，分别下载yolov5m.pt、yolov5l.pt和yolov5x.pt文件，并将它们放置在weights文件夹中。

现在，你已经成功下载了yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt和yolov5x.pt权重文件，并将它们放置在weights文件夹中，可以开始使用它们进行相关的模型训练或推理任务了。

with torch.no_grad(): if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning) for opt.weights in ['yolov5s.pt', 'yolov5m.pt', 'yolov5l.pt', 'yolov5x.pt', 'yolov3-spp.pt']: detect() create_pretrained(opt.weights, opt.weights) else: detect()

这段代码使用了PyTorch框架中的torch.no_grad()函数，该函数将在上下文中禁用梯度计算，从而使得在此上下文中进行的操作不会影响模型的梯度计算。如果opt.update为真，则在此上下文中进行的操作将会更新模型的参数。