yolov7 pth转weights

YOLOv7是一种先进的目标检测模型，它使用了PyTorch (.pth)格式的预训练权重文件。如果你想将.pth格式的权重转移到其他形式，如darknet的.weights格式，你需要进行以下步骤：

1. **转换工具**: 使用特定的模型转换工具，例如`yolov7-to-darknet.py`脚本，这个脚本通常由YOLOv7项目的开发者提供或者可以从GitHub上找到。

2. **加载PyTorch权重**: 首先，使用PyTorch的`torch.load()`函数加载.pth文件中的模型参数。

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

3. **提取层信息**: 确定哪些层需要导出为darknet权重，这通常涉及到模型结构分析，因为两个框架的层映射可能不同。

4. **转换权重**: 根据PyTorch模型的权重，将其格式转换为darknet所需的权值矩阵。这可能涉及到对每个卷积层、全连接层等的处理。

5. **保存为暗黑网络格式**: 将转换后的权重保存到.darknet文件中，通常每一层对应一个权重文件，按照darknet的权重保存顺序排列。

6. **验证转换**: 转换完成后，你可能需要验证新生成的.weights文件是否能正常用于YOLOv7的Darknet框架。

相关问题

yolov4的pth怎么转weight

如果你想将 YOLOv4 的 PyTorch 模型文件（.pth）转换为 Darknet 模型文件（.weights），可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 darknet
首先，你需要安装 Darknet。可以使用以下命令从 GitHub 克隆 Darknet 代码库：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

2. 下载 YOLOv4 权重文件
从 YOLO 官方网站下载 YOLOv4 的权重文件 yolov4.weights。

3. 将 PyTorch 模型文件转换为 Darknet 模型文件
使用以下命令将 PyTorch 模型文件转换为 Darknet 模型文件：

   ./darknet partial <path to config file> <path to pth file> <path to save weights file> <number of layers>

其中，<path to config file> 是 Darknet 模型的配置文件路径，<path to pth file> 是 PyTorch 模型文件的路径，<path to save weights file> 是要保存的 Darknet 模型文件的路径，<number of layers> 是模型的层数。

例如，如果你的 Darknet 模型的配置文件为 yolov4.cfg，PyTorch 模型文件为 yolov4.pth，要保存的 Darknet 模型文件为 yolov4.weights，模型的层数为 252，使用以下命令：

   ./darknet partial cfg/yolov4.cfg yolov4.pth yolov4.weights 252

运行完毕后，你将得到一个新的文件 yolov4.weights，这就是你从 PyTorch 模型文件转换而来的 Darknet 模型文件。

注意：转换后的 Darknet 模型文件只包含模型的权重，需要将其与 Darknet 的配置文件结合使用才能进行物体检测。

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 10, in lprnet_plate_recognition model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'这段报错是什么意思

这报错意味着你的代码中使用了一个名为"model"的对象，但它是一个有序字典（OrderedDict）类型的对象，该类型没有名为"eval"的属性。这通常表示你的模型没有被正确加载或初始化。你需要检查你的代码，确保正确加载了你的模型，并且确保模型是PyTorch的nn.Module类型的对象，才能调用eval()方法。