.pt 转.weights

这取决于您使用的深度学习框架和库。如果您使用的是TensorFlow或Keras，您可以使用以下命令将.pt文件转换为.weights文件：

python -m tensorflow.python.tools.freeze_graph --input_graph=path/to/frozen_graph.pb --input_checkpoint=path/to/model.ckpt --output_node_names=output_node --output_graph=path/to/output_graph.pb

然后，您可以使用Darknet中的convert命令将.pb文件转换为.weights文件：

./darknet convert path/to/frozen_graph.pb -o path/to/output.weights

如果您使用的是PyTorch，您可以使用以下代码将.pt文件转换为.weights文件：

import torch

model = torch.load("path/to/model.pt")
model.eval()

# Extract the state dictionary
state_dict = model.state_dict()

# Save the state dictionary as a .weights file
torch.save(state_dict, "path/to/model.weights")

请注意，这些代码示例仅供参考，并且可能需要根据您自己的模型和路径进行修改。