举例django部署yolov5训练的模型

好的，我可以为你介绍一下如何在 Django 中部署 YOLOv5 训练的模型。

首先，你需要在 Django 项目中创建一个视图函数来处理模型的推理请求。该函数将获取图像并将其传递给 YOLOv5 模型，然后返回检测结果。

以下是一个简单的 Django 视图函数示例，可以帮助你开始编写代码：

import torch
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression

def detect(request):
    # 加载模型
    weights = 'path/to/weights.pt'
    device = torch.device('cpu')
    model = attempt_load(weights, map_location=device)

    # 处理图像
    image = request.FILES.get('image')
    img = Image.open(image)
    img_tensor = transforms.ToTensor()(img)

    # 进行推理
    results = model(img_tensor.unsqueeze(0))[0]
    results = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

    # 处理结果
    detections = []
    for result in results:
        for detection in result:
            detections.append({
                'label': detection[-1],
                'confidence': detection[-2],
                'bbox': detection[:4].tolist(),
            })

    # 返回结果
    return JsonResponse({'detections': detections})

在上面的代码中，我们首先加载 YOLOv5 模型和权重，然后获取传递给视图函数的图像。接下来，我们将图像转换为 PyTorch 张量，并将其传递给模型进行推理。最后，我们将检测结果处理为 JSON 格式，并将其返回给客户端。

当然，以上只是一个示例代码，你需要根据你的具体情况来修改和完善代码。同时，你还需要在 Django 项目中配置路由来将请求路由到上述视图函数。