def __init__(self, model_path): self.model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) self.model.eval()

时间: 2024-05-21 21:13:33 浏览: 144
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cpp调用torch模型1

这段代码是ChitGPT模型的初始化函数。它接受一个模型路径作为参数，使用PyTorch的torch.load函数将模型加载到内存中，并将模型设置为eval模式，以便在推理时使用。map_location=torch.device('cpu')指定了将模型加载到CPU上，这是因为如果没有GPU可以使用，程序就会崩溃。
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这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说，会使用 OpenCV 库读取图片，将其转换为 RGB 格式，然后转换为 PyTorch 的 Tensor ...

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class Extractor(object): def __init__(self, model_path, use_cuda=True): self.net = Net(reid=True) self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and use_cuda else "cpu" state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device(self.device))[ 'net_dict'] self.net.load_state_dict(state_dict) logger = logging.getLogger("root.tracker") logger.info("Loading weights from {}... Done!".format(model_path)) self.net.to(self.device) self.size = (64, 128) self.norm = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

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