请解释下面这行命令的意思。model = torch.hub.load('F:\yolov5', 'custom', 'F:/yolov5-master/yolov5n6.pt', source='local', force_reload=False)
时间: 2023-05-11 16:04:11 浏览: 137
这行命令的意思是使用 torch.hub.load() 函数从本地加载自定义的 YOLOv5 模型,并将其存储在变量 model 中。其中,'F:\yolov5' 是模型的本地路径,'custom' 是模型的名称,'F:/yolov5-master/yolov5n6.pt' 是模型的权重文件路径,source='local' 表示从本地加载模型,force_reload=False 表示不强制重新加载模型。
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model = models.yolov5s(pretrained=True) AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'yolov5s'
这个错误可能是因为您使用的 `torchvision` 版本过低,不支持 `yolov5s` 模型。您可以尝试更新 `torchvision` 到最新版本,或者手动下载 `yolov5s` 模型并加载它。
如果您想手动下载 `yolov5s` 模型,可以使用以下代码:
```python
import torch
model_url = "https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt"
model_path = "yolov5s.pt"
torch.hub.download_url_to_file(model_url, model_path)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path)
```
这将从 Github 上下载 `yolov5s` 模型,并将其保存到当前目录下的 `yolov5s.pt` 文件中。然后,您可以使用 `torch.hub.load()` 加载模型。
CLASSES = ['tomato', 'stem'] image_size = 448 # model = Yolo(20)std_msgs #model = Yolo(2) model = Yolo(2) #model.cuda() #model.cpu() model=torch.hub.load(r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/yolov5-5.0",'custom',r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/weights/best.pth",source='local') #model=torch.hub.load(r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/yolov5-5.0",'custom',r"/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/trained_models/weights/61s.pth",source='local') model.conf = 0.45
这段代码定义了一个Python列表`CLASSES`,其中包含了两个元素,分别为`'tomato'`和`'stem'`。同时定义了一个整型变量`image_size`,其值为448。
接下来的代码实例化了一个`Yolo`对象,并指定其参数为2。然后使用`torch.hub.load()`方法加载了一个预训练的YOLOv5模型。其中,第一个参数指定了模型文件所在的路径,第二个参数指定了模型名称,第三个参数指定了模型权重文件的路径,最后一个参数指定了模型文件的来源。然后将模型的`conf`属性设置为0.45。