如何加载本地yolov5模型

您可以使用 PyTorch 框架中的 torch.hub.load() 函数来加载本地的 YOLOv5 模型。

以下是加载本地 YOLOv5 模型的示例代码：

import torch

# 加载本地 YOLOv5 模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/your/local/model.pt')

在上面的代码中，`path` 参数指定了本地 YOLOv5 模型的路径。请将其替换为您实际的模型路径。

注意，您需要先安装 YOLOv5 和 PyTorch 库，才能使用上述代码。您可以使用以下命令来安装这些库：

pip install torch torchvision
pip install git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git

希望这可以帮助到您！

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加载本地yolov5.pt模型输入增加permute层并保存模型

加载YOLOv5模型（如yolov5.pt）通常是在PyTorch框架下进行的。YOLOv5模型是一个预训练的深度学习模型，用于目标检测任务，它由一系列卷积神经网络构成。如果你想在输入增加一层Permute（即转置层），这一步骤是为了改变数据的维度顺序，以便适应你的特定需求。

首先，你需要导入必要的库和模块：

import torch
from pytorch_yolo import YOLO

然后，加载原始模型：

model = YOLO('path/to/yolov5.pt')

在`model.forward()`方法之前添加Permute层，可以这样做：

# 假设你要将通道（channel）移动到第一个位置
input_shape = (1, model.input_shape[0], model.input_shape[1])
permuted_model = torch.nn.Sequential(
    Permute(2, 0, 1),  # 将通道、高度和宽度顺序调整
    model,
)

现在，你可以用`permuted_model`替换原来的模型进行推理。然而，需要注意的是，在保存模型前，因为模型结构已经发生变化，直接保存`permuted_model`可能会导致加载时的问题。因此，最好是将修改后的架构信息也保存下来：

# 定义一个新的state_dict，只包含你改动的部分
new_state_dict = {k: v for k, v in permuted_model.state_dict().items() if 'module.model' not in k}

# 将原始模型的state_dict和新state_dict合并
combined_state_dict = {**model.state_dict(), **new_state_dict}

# 保存新的模型
torch.save(combined_state_dict, 'path/to/new_model.pt')

加载本地yolov5s.pt模型并将输入增加permute层并保存模型

在PyTorch中，YOLOv5s是一个预先训练好的目标检测模型，通常是以`.pt`（Python pickle文件）格式存储的。加载这个模型并添加一个`Permute`层主要是为了改变模型输入数据的维度顺序或者通道顺序，以便于满足新的网络结构的需求。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装依赖**：
首先，你需要安装`torchvision`库，它包含了用于处理图像的数据集操作，包括模型加载。可以使用pip来安装：

   pip install torchvision

2. **加载模型**：
使用`torch.load()`函数加载预训练的`.pt`模型：

   import torch
   from PIL import Image
   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # 如果模型不是yolov5s，替换为相应的模型名称
   model.eval()  # 设置为评估模式，一般不会修改模型权重
   model.load_state_dict(torch.load('path_to_yolov5s.pt'))  # 替换为你的模型路径

3. **添加Permute层**：
如果需要在模型前添加`Permute`层，例如将输入从`(C, H, W)`转换为`(H, W, C)`，你可以这样做：

   if not isinstance(model, nn.Sequential):  # 确保模型是nn.Module类型的，而不是直接的nn.Sequential
       model = nn.Sequential(model)  # 将模型包装成Sequential，方便添加新层
   model.add_module('permute_layer', nn Permute((2, 0, 1)))  # 添加Permute层，并指定维度变换

4. **保存模型**：
对模型进行修改后，你可以通过`torch.save()`将其保存到新的 `.pt` 文件：

   new_model_path = 'new_yolov5s_permuted.pt'
   torch.save(model.state_dict(), new_model_path)