修改# 加载YOLOv7模型 model = attempt_load(weights='yolov7.pt', # 模型权重文件 device='cpu') # 运行设备(CPU或GPU)报错TypeError: attempt_load() got an unexpected keyword argument 'device'
时间: 2024-03-05 15:48:53 浏览: 93
这个错误可能是因为你使用的是较旧版本的YOLOv7模型,该模型中没有`device`参数。您可以尝试更新YOLOv7模型或尝试使用以下代码加载模型:
```
import torch
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('yolov7.pt', map_location=device)['model'].float()
model.to(device).eval()
```
这将从文件中加载YOLOv7模型,并将其移动到可用的GPU(如果存在)或CPU上进行推理。
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cudnn.benchmark = True weights = 'weights/yolov5s.pt' # 模型加载路径 imgsz = 640 # 预测图尺寸大小 self.conf_thres = 0.25 # NMS置信度 self.iou_thres = 0.45 # IOU阈值 # 载入模型 self.model = attempt_load(weights, map_location=self.device) stride = int(self.model.stride.max()) self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) if self.half: self.model.half() # to FP16 # 从模型中获取各类别名称 self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # 给每一个类别初始化颜色 self.colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in self.names]
这部分代码用于初始化目标检测模型。首先,设置了`cudnn.benchmark = True`以提高模型的性能。然后,定义了一些变量,包括模型的权重文件路径`weights`、预测图像的尺寸`imgsz`、NMS(非极大值抑制)的置信度阈值`conf_thres`和IOU(交并比)的阈值`iou_thres`。
接下来,调用`attempt_load()`函数加载模型权重文件,并根据设备类型选择计算设备。然后,根据模型的stride值和预测图像尺寸,设置了`stride`和`imgsz`变量的值。
如果使用半精度运算(half precision),则将模型转换为FP16格式。然后,从模型中获取类别名称,并为每个类别随机初始化一个颜色。
这段代码表明了初始化目标检测模型和相关参数的过程。
# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()
这段代码的作用是加载模型并进行推理。首先使用`attempt_load()`函数加载FP32模型,并检查输入图片的大小。如果`half`参数为True,则将模型转换为FP16精度。接下来,判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要,就加载一个现有的分类器或者创建一个新的分类器。在这个例子中,创建了一个名为`modelc`的LPRNet模型,并加载了预训练的权重。最后,将`modelc`模型转移到设备上,并设置为评估模式。