将YOLOv5训练得到的pth文件转换成pt文件

可以使用以下命令将YOLOv5训练得到的pth文件转换成pt文件：

python models/export.py --weights /path/to/yolov5s.pt --img 640 --batch 1

其中，/path/to/yolov5s.pt是训练得到的pth文件的路径，--img和--batch参数可以根据需要进行调整。

相关问题

如何将yolov7的pth文件转为pt文件，附代码

YOLOv7通常使用的预训练模型格式是.pth（PyTorch的检查点格式），如果你想要将其转换为.pt（权重文件）以便于在其他项目中加载，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装torch和torchvision库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install torch torchvision

然后，你可以使用以下Python代码进行转换：

import torch

# 加载.pth文件
model = torch.load('yolov7.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 将模型保存为.pt文件
if not model['state_dict'].keys().startswith('module.'):
    # 如果模型不是使用DataParallel训练的，去掉module前缀
    from collections import OrderedDict
    new_state_dict = OrderedDict()
    for k, v in model['state_dict'].items():
        name = k[7:] if k.startswith('module.') else k
        new_state_dict[name] = v
else:
    new_state_dict = model['state_dict']

torch.save({'state_dict': new_state_dict}, 'yolov7.pt')

这个脚本假设.yolov7.pth是单卡训练的结果，如果不是，你可能需要稍微调整map_location部分。运行这段代码后，新的'yolov7.pt'文件应该包含了转换后的模型权重。

将yolov5训练好的bset.pt模型转换为pytorch的模型应用

YOLOv5是一个基于PyTorch的实时目标检测算法，它的预训练模型通常是以`*.pt`（PyTorch的保存格式）文件的形式存储的。如果你想要将预训练的`bset.pt`模型应用到其他项目中，可以按照以下步骤进行转换：

1. **加载模型**: 首先，你需要导入必要的库并加载模型。例如：

import torch
from yolov5.models import get_yolo
model = get_yolo('bset')
model.load_state_dict(torch.load('bset.pt', map_location=torch.device('cpu')))

这里假设`get_yolo`函数可以根据模型名称下载对应的预训练模型。

2. **将模型转换为CPU模式**: 如果你的设备没有足够的GPU资源，可以在加载模型后将其移动到CPU上运行：

model.cpu()

3. **导出为PyTorch脚本**: 转换为PyTorch Script格式，这会生成一个可以独立部署的 `.pth` 文件，适用于CPU和一些支持Script模块的设备：

script_model = torch.jit.script(model)
script_model.save("yolov5_bset_script.pth")

4. **应用于新的项目**: 现在你可以直接在新的PyTorch环境中使用这个`yolov5_bset_script.pth`模型，只要导入它并调用其预测功能即可。

**相关问题--:**
1. YOLOv5如何处理输入数据来进行目标检测？
2. 是否可以直接在CPU上运行原生的`.pt`模型而无需转换？
3. 如何在部署时优化模型大小以减小内存消耗？