torch.hub.load改为本地

torch.hub.load可以从远程仓库加载预训练模型，如果要改为本地加载，可以将预训练模型下载到本地，然后使用torch.load加载模型文件。具体步骤如下：

1. 下载预训练模型文件到本地，例如保存为'model.pth'。

2. 使用torch.load加载模型文件，例如：

import torch

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

3. 使用加载的模型进行推理或微调等操作。

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1. 下载预训练模型文件到本地，例如保存为'model.pth'。

2. 使用torch.load加载模型文件，例如：

import torch

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

3. 使用加载的模型进行推理或微调等操作。

torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')怎么改成本地使用

如果你已经下载了 YOLOv5 的代码和权重文件，你可以使用本地文件路径来加载模型，而不是从 Torch Hub 中下载：

import torch
from models.yolo import Model

model = Model('path/to/weights.pt', cfg='path/to/model.yaml', device='cpu')

其中，`weights.pt` 是训练好的权重文件，`model.yaml` 是配置文件。你可以从 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 下载它们。

注意，如果你想在 GPU 上运行模型，需要将 `device` 参数更改为对应的 CUDA 设备编号，例如 `device='cuda:0'`。

另外，如果你想使用不同的 YOLOv5 模型，可以更改 `cfg` 参数为对应的配置文件路径，例如 `cfg='path/to/yolov5m.yaml'`。