Yolov5模型转换为PyTorch格式
时间: 2024-06-08 16:09:00 浏览: 8
将Yolov5模型转换为PyTorch格式,需要使用官方提供的转换工具`convert.py`。
首先,下载官方的yolov5仓库:https://github.com/ultralytics/yolov5
然后,将要转换的yolov5模型文件放在`yolov5/weights`目录下。
接着,使用以下命令进行模型转换:
```
python3 yolov5/convert.py --weights yolov5/weights/<模型文件名>.pt --img 640 --batch 1
```
其中,`<模型文件名>`需要替换成实际的模型文件名。`--img`参数指定输入图片的尺寸,这里设置为640。`--batch`参数指定批量大小,这里设置为1。
转换成功后,会在`yolov5/weights`目录下生成一个`.pt`格式的PyTorch模型文件。
相关问题
YOLOv5模型转换kmodle
YOLOv5是目标检测领域的一种深度学习模型,而kmodel是K210芯片上运行的深度学习模型格式。因此,将YOLOv5模型转换成kmodel格式可以在K210芯片上进行目标检测应用。
下面是YOLOv5模型转换kmodel的步骤:
1. 安装K210的开发环境,包括kendryte-toolchain、kflash、kmodel-tool等工具。
2. 使用PyTorch框架训练好YOLOv5模型,并将模型保存为.pt文件。
3. 使用convert2kmodel.py脚本将.pt文件转换为.kmodel文件。该脚本是K210官方提供的工具,可以将PyTorch和TensorFlow等框架训练的模型转换为kmodel格式。
4. 在转换时需要指定输入、输出节点名称和输入图像大小等参数,确保转换后的模型能够在K210芯片上正常运行。
yolov5模型转换成onnx命令行大妈
首先,需要安装好YOLOv5和ONNX的相关依赖库,然后按照以下步骤进行模型转换:
1. 使用YOLOv5导出PyTorch模型
```python
from models.experimental import attempt_load
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location='cpu')
model.fuse()
model.eval()
input_shape = [1, 3, 640, 640]
torch.onnx.export(model, torch.randn(*input_shape), "yolov5s.onnx", verbose=True)
```
2. 安装onnx-simplifier
```bash
pip install onnx-simplifier
```
3. 使用onnx-simplifier进行简化
```bash
python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s_sim.onnx
```
4. 安装onnxruntime
```bash
pip install onnxruntime
```
5. 加载模型并进行推理
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
ort_session = ort.InferenceSession("yolov5s_sim.onnx")
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
img = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)
pred = ort_session.run([output_name], {input_name: img})[0]
```
这样,就可以将YOLOv5模型转换成ONNX格式,并使用ONNX进行推理了。