如何将pth文件中的参数导出

您可以使用 PyTorch 提供的 `state_dict()` 方法将模型参数导出到一个字典中，然后使用 Python 的 `pickle` 模块将字典保存为一个 pth 文件。

以下是一个示例代码：

import torch
import pickle

# 加载预训练模型
model = torch.load('model.pth')

# 导出参数到一个字典中
state_dict = model.state_dict()

# 保存字典为 pth 文件
with open('params.pth', 'wb') as f:
    pickle.dump(state_dict, f)

此时，您将得到一个名为 `params.pth` 的文件，其中包含了模型的所有参数。

相关问题

我想将pth文件中的参数导入C代码

要将 PTH 文件中的参数导入到 C 代码中，您需要执行以下步骤：

1. 将 PTH 文件加载到 Python 中，并将其转换为 PyTorch 的模型对象。

import torch

model = torch.load('model.pth')

2. 将模型参数导出到一个字典中。

state_dict = model.state_dict()

3. 以文本格式保存字典到文件中。

with open('params.txt', 'w') as f:
    for key, value in state_dict.items():
        f.write(f'{key}\n')
        f.write(f'{value}\n')

4. 将保存的文本文件加载到 C 代码中，并解析出模型参数。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_KEY_LEN 256

int main() {
    FILE* f = fopen("params.txt", "r");

    char key[MAX_KEY_LEN];
    while (fgets(key, MAX_KEY_LEN, f) != NULL) {
        // 去掉行尾的换行符
        key[strlen(key) - 1] = '\0';

        // 读取参数值
        float value;
        fscanf(f, "%f", &value);

        // 在这里处理参数
        // ...

        // 跳过下一行的空行
        fgetc(f);
    }

    fclose(f);
    return 0;
}

在 C 代码中，您需要使用类似于上面的代码来解析保存的文本文件，并将参数值转换为 C 语言的数据类型，然后将其用于您的应用程序中。

yolov5模型导出文件参数

### 设置YOLOv5模型导出时的文件参数

对于YOLOv5模型，`export.py`脚本允许用户通过指定不同参数来控制导出过程中的行为和输出格式。主要涉及两个方面：一是选择要转换的目标框架；二是调整特定于该框架的选项。

#### 1. 导出命令基本结构

为了执行YOLOv5模型向其他格式（如ONNX或TorchScript）的转换，可以使用如下所示的基础命令：

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx torchscript

这条指令会尝试将名为`yolov5s.pt`的预训练PyTorch模型分别转成`.onnx`以及`.torchscript`形式[^1]。

#### 2. 关键参数解释

- `--weights`: 指定待导出的源.pth格式权重路径。
- `--img-size`: 定义输入图像尺寸，默认情况下为640×640像素大小。如果计划部署环境中有特殊需求，则可能需要更改此值以匹配实际应用场景的要求。

    python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 320

- `--batch-size`: 设定批量处理数量，在某些硬件平台上适当增加批次数可提高推理效率，但也可能导致内存占用过高而失败。

    python export.py --weights yolov5s.pt --batch-size 16

- `--opset-version`: 当目标是ONNX格式时，用来指明所使用的操作集版本号。较高的OPSET版本通常意味着更好的优化和支持更多的算子功能，但同时也要求运行时库具有相应的更新程度。

    python export.py --weights yolov5s.pt --opset-version 12

- `--dynamic`: 对于ONNX而言，启用动态形状支持可以让模型适应更广泛的输入尺寸变化范围而不必重新编译整个网络架构。

    python export.py --weights yolov5s.pt --dynamic

以上就是关于如何配置YOLOv5模型导出过程中所需考虑的主要文件参数介绍。