torch.hun.load如何加载已经训练好的yolov5模型

要加载已经训练好的 YOLOv5 模型，可以使用 PyTorch 的 `torch.hub.load_state_dict_from_url` 方法来加载模型预训练权重。以下是一个示例代码，假设你已经下载了预训练权重文件 `weights.pt`：

import torch

# 定义模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 加载预训练权重
state_dict = torch.load('weights.pt', map_location='cpu')['model'].float().state_dict()
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

在上面的代码中，我们首先使用 `torch.hub.load` 方法加载了 YOLOv5 模型，然后使用 `torch.load` 方法加载了预训练权重文件，最后使用 `model.load_state_dict` 方法将预训练权重加载到模型中。注意，由于预训练权重是在 GPU 上训练的，需要通过 `map_location='cpu'` 将权重加载到 CPU 中。最后，我们将模型设置为评估模式，这样可以关闭一些训练时使用的特定功能。

相关问题

torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')怎么改成本地使用

如果你已经下载了 YOLOv5 的代码和权重文件，你可以使用本地文件路径来加载模型，而不是从 Torch Hub 中下载：

import torch
from models.yolo import Model

model = Model('path/to/weights.pt', cfg='path/to/model.yaml', device='cpu')

其中，`weights.pt` 是训练好的权重文件，`model.yaml` 是配置文件。你可以从 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 下载它们。

注意，如果你想在 GPU 上运行模型，需要将 `device` 参数更改为对应的 CUDA 设备编号，例如 `device='cuda:0'`。

另外，如果你想使用不同的 YOLOv5 模型，可以更改 `cfg` 参数为对应的配置文件路径，例如 `cfg='path/to/yolov5m.yaml'`。

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')这个函数的作用

这个函数的作用是从 PyTorch Hub 中加载预训练的 YOLOv5 模型，其中 'ultralytics/yolov5' 是模型所在的仓库名称，'yolov5s' 是模型的名称和版本。通过这个函数，我们可以方便地获取最新的 YOLOv5 模型并直接使用它进行目标检测任务，而不需要手动下载和配置模型。