resnet18.pth如何转为resnet18.wts格式

resnet18.pth和resnet18.wts都是深度学习模型文件，但是它们的格式不同。其中.pth文件是PyTorch模型文件的默认格式，而.wts文件则是TensorRT模型文件的格式。因此，如果需要将.pth文件转换为.wts文件，需要进行一定的操作。

可以使用TensorRT提供的trtexec工具将.pth文件转换为.wts文件。具体步骤如下：
1. 下载安装TensorRT，并设置环境变量。
2. 运行以下命令将.pth文件转换为.onnx文件：

   python3 -m torch.utils.mobile_optimizer --input-model=resnet18.pth --output=resnet18.onnx

3. 运行以下命令将.onnx文件转换为.trt文件：

   trtexec --onnx=resnet18.onnx --saveEngine=resnet18.trt --workspace=2048 --fp16

4. 运行以下命令将.trt文件转换为.wts文件：

   ./trt2wts resnet18.trt resnet18.wts

注意：以上命令中的“resnet18”应该替换为你要转换的模型名称。同时，trt2wts是一个自定义脚本，需要自行下载并安装。

相关问题

resnet50.pth

.resnet50.pth是一个参数文件，它包含了ResNet-50模型的参数。通过加载这个.pth文件，我们可以使用ResNet-50模型进行图像分类、特征提取等任务。

参考链接提供了一个方法，可以使用Python中的torch库来查看.pth文件的基本信息。通过导入torch库并加载.pth文件，我们可以得到一个字典对象，其中包含了.pth文件中的所有参数。这个字典对象的长度表示了.pth文件中的键值对的数量。

resnet152.pth

resnet152.pth是一个已经训练好的PyTorch模型文件，可以用于图像分类任务。它是由resnet152模型经过训练后保存的权重参数。通过加载该文件，可以将已经训练好的模型应用于新的图像分类任务。模型的加载和应用可以使用以下代码实现：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet152()  # 创建一个resnet152模型
model.load_state_dict(torch.load("resnet152.pth"))  # 加载训练好的权重参数
model.eval()  # 设置为评估模式

# 使用加载好的模型进行图像分类
image = ...  # 待分类的图像数据
output = model(image)  # 输出分类结果