yolov5 pt文件调用

要调用yolov5的.pt文件，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在新建的文件夹下创建一个名为`pdf_yolov5_to_flash.py`的Python文件，并导入所需的库，例如torch。

2. 在`yolov5_model()`函数中，首先判断是否有可用的GPU设备，然后使用`torch.hub.load()`函数加载yolov5模型。你可以选择加载不同的模型，如yolov5s、yolov5m、yolov5l或yolov5x。此外，你还可以加载自定义的模型。将加载的模型移动到设备上，并返回该模型。

3. 在主程序中，调用`yolov5_model()`函数获取yolov5模型。

引用\[1\]中的代码示例展示了如何在Python中调用yolov5的.pt文件。你可以根据需要进行修改和调整。

另外，如果你想将.pt文件转换为.onnx文件，可以参考引用\[2\]中的说明。在转换之前，你需要修改数据文件的路径、权重文件的路径以及其他参数，如batch-size和device。转换完成后，你可以直接在`detect.py`中运行.onnx模型，指定权重文件路径和输入源（图片路径或摄像头）以及数据文件的路径。

希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [调用yolov5训好的本地模型pt](https://blog.csdn.net/leiwuhen92/article/details/126888275)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov5的.pt模型转.onnx模型并运行](https://blog.csdn.net/weixin_45235219/article/details/130923135)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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