yolov5训练出来的pt模型转tflite模型 举例说明
时间: 2023-12-28 18:05:54 浏览: 58
要将YOLOv5训练出来的PyTorch模型转换为TensorFlow Lite模型,可以按照以下步骤进行:
1. 安装依赖库
在转换之前,需要安装TensorFlow和PyTorch两个库。可以使用以下命令安装:
```
pip install tensorflow==2.5.0
pip install torch==1.9.0
```
2. 下载YOLOv5代码
从GitHub上下载YOLOv5的代码,并进入yolov5目录:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
3. 下载预训练权重
从YOLOv5的官方网站上下载相应的预训练权重文件,例如yolov5s.pt。将权重文件保存到yolov5目录下。
4. 运行转换脚本
在yolov5目录下运行以下命令,将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite模型:
```
python models/tf.py --weights yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img-size 640
```
其中,`--weights`选项指定PyTorch模型的权重文件,`--cfg`选项指定YOLOv5模型的配置文件,`--img-size`选项指定输入图像的大小(必须与训练时指定的大小相同)。
转换完成后,会在yolov5目录下生成一个`.tflite`文件,即为转换后的TensorFlow Lite模型。
5. 推理测试
可以使用TensorFlow Lite的Python API加载模型,并进行推理测试:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="yolov5s.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
```
以上代码中,首先加载`.tflite`文件,并分配内存空间,然后获取输入和输出的详细信息。接着,随机生成一个输入数据,并将其传递给模型进行推理。最后,获取模型的输出结果。