torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("E:\\yolo\\libtorch-yolov5-master\\weights\\yolov5n-seg.pt");
时间: 2023-09-24 21:14:28 浏览: 78
这段代码使用了 PyTorch C++ 前端库中的 `torch::jit::script::Module` 类加载了一个 PyTorch 模型文件 `yolov5n-seg.pt`,并将其存储在 `module` 变量中。这个模型文件是 YOLOv5 模型的一个预训练版本,用于物体检测和语义分割任务。在加载模型之后,你可以使用 `module` 对象执行前向推断来处理输入数据。
相关问题
torch::jit::load报错
如果在使用 `torch::jit::load` 函数时出现错误,可能是因为以下原因之一:
1. 模型文件不存在或路径不正确。请确保文件路径正确并且文件存在。可以尝试使用绝对路径来加载模型,而不是相对路径。
2. 模型文件不是以 `.pt` 结尾。`torch::jit::load` 函数只能加载以 `.pt` 结尾的 PyTorch 模型文件。请确保模型文件的扩展名为 `.pt`。
3. 模型文件已损坏或不兼容。如果模型文件已经损坏或不兼容,`torch::jit::load` 函数可能会引发错误。尝试使用其他工具或方法加载模型文件,例如 PyTorch 官方命令行工具 `torchscript`。
4. PyTorch 版本不兼容。如果您的代码和 PyTorch 库的版本不兼容,`torch::jit::load` 函数可能会引发错误。请确保您的代码和 PyTorch 库版本匹配。
如果问题仍然存在,请提供更多细节和错误消息,以便更好地解决问题。
下载libtorch-yolov5模型:
你可以通过以下步骤下载libtorch-yolov5模型:
1. 首先,你需要安装Git和wget工具,如果你还没有安装,可以使用以下命令安装:
```
sudo apt-get install git
sudo apt-get install wget
```
2. 下载libtorch-yolov5模型的代码库:
```
git clone https://github.com/wang-xinyu/pytorch_YOLOv4.git
```
3. 进入下载的代码库文件夹:
```
cd pytorch_YOLOv4/
```
4. 下载预训练模型权重文件:
```
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov5/releases/download/v4.0/yolov5s.pt
```
5. 将预训练模型权重文件转换为libtorch格式:
```
python3 -c "from models.yolo import *; convert('yolov5s.pt')"
```
6. 下载完成后,你将在当前目录下找到一个名为“yolov5s.torchscript.pt”的文件,这就是libtorch格式的预训练模型权重文件。