torchscript加载yolov5模型

要将Yolov5模型加载到TorchScript中可以使用以下步骤：

1.在Python中加载Yolov5模型。

2.使用TorchScript将Yolov5模型编译为TorchScript格式。

3.将编译后的TorchScript模型保存到内存或硬盘中。

4.在Python或C++等其他支持TorchScript的语言中加载TorchScript模型，并使用它进行推理。

相关问题

怎样加载已训练好的本地yolov5s.torchscript模型并在模型的输入和输出包装一个permute层并保存新模型的完整代码

要在PyTorch中加载预训练的YOLOv5s模型，并添加`permute`层，首先你需要安装相关的库，如`torch`, `tensornet`, 和`yolov5`. 下面是一个完整的Python脚本示例：

import torch
from torchvision import transforms
from torch.jit import script, trace
from yolov5.models.common import Detect
from yolov5.utils.general import non_max_suppression

# 加载原始模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()  # 设置为评估模式

# 添加permute层
class PermuteLayer(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x.permute(0, 2, 3, 1)  # PyTorch默认图像通道顺序是BGR，这里转换为RGB

model.add_module('permute', PermuteLayer())  # 在模型后添加permute层

# 将模型转换为ScriptModule以便保存
input_size = (640, 640)  # 使用的输入大小，可以根据需要调整
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(input_size),
    transforms.ToTensor(),
])

@script
def process_image(image: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    image = transform(image)
    return model(image)

# 保存新的ScriptModule
new_model_path = "yolov5s_permuted.pt"
script_model = process_image
script_model.save(new_model_path)

# 查看新模型的结构
script_model.graphviz()

# 对于推理，你可以像下面这样使用新模型
image = ...  # 输入图片
with torch.no_grad():
    output = script_model(image)
    detections = non_max_suppression(output, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

Yolov5 export torchscript

要将 YOLOv5 导出为 TorchScript 模型，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装 YOLOv5

首先，您需要安装 YOLOv5。您可以从 Github 上的官方 YOLOv5 仓库中获取代码，并按照说明进行安装。

2. 下载预训练模型

您需要下载预训练的 YOLOv5 模型。您可以从官方仓库中下载训练好的模型，并将其放在某个目录下。

3. 加载模型

使用 PyTorch，您可以使用以下代码加载模型：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/weights.pt')

这将加载训练好的 YOLOv5 模型，并将其转换为 TorchScript 模型。

4. 导出 TorchScript 模型

使用以下代码，您可以将模型导出为 TorchScript 格式：

model.model[-1].export = True  # set Detect() layer export=True
x = torch.rand(1, 3, 640, 640)
model(x)  # dry run
model.model[-1].export = False  # reset
model = model.model[-1].torchscript()

这将导出最后一层检测层，并将模型转换为 TorchScript 格式。

5. 保存模型

最后，您可以使用以下代码保存 TorchScript 模型：

torch.jit.save(model, 'yolov5s.torchscript.pt')

这将保存 TorchScript 模型到本地文件中。

这就是将 YOLOv5 导出为 TorchScript 模型的步骤。