怎么把yolov5训练出来的gpu模型转化为cpu

在Yolov5中，训练出来的模型默认是在GPU上进行训练的，如果需要转化为CPU模型，可以使用torch的官方工具将GPU模型转换为CPU模型。

具体步骤如下：

1. 安装PyTorch和torchvision

确保你已经安装了PyTorch和torchvision，可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision

2. 下载yolov5仓库

下载yolov5的仓库，可以使用以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

3. 下载官方工具

PyTorch官方提供了一个转换工具“torchscript”，可以将PyTorch模型转换为TorchScript模型，可以使用以下命令下载：

wget https://download.pytorch.org/models/yolov5s.pt -O yolov5s.pt

4. 转换模型

使用以下命令将GPU模型转换为CPU模型：

python yolov5/models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

其中，`--weights`参数指定GPU模型的路径，`--img`参数指定输入图像的大小，`--batch`参数指定批量大小。执行完成后，将在yolov5目录下生成一个`yolov5s.torchscript.pt`文件，即为转换后的CPU模型。

5. 使用转换后的模型

将转换后的模型加载到yolov5的目标检测代码中即可使用，方法与GPU模型相同。

model = torch.jit.load('yolov5s.torchscript.pt')

注意：转换后的模型可能会略微影响预测效果，建议在实际使用前进行验证。