YOLOv5如何通过model加载训练的权重文件best.pt

如果你使用的是YOLOv5，并且已经训练好了模型并保存了权重文件 `best.pt`，可以通过以下代码加载模型：

import torch
from models.yolo import Model   # 模型类的导入路径需要根据你的实际情况进行修改

# 定义模型
model = Model()   # 创建模型实例

# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/best.pt', map_location=torch.device('cpu'))['model'].float().state_dict())

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

需要注意的是，YOLOv5的模型类的导入路径可能与上面的代码不同，需要根据自己的实际情况进行修改。此外，在加载模型权重时，需要通过 `map_location` 参数指定模型所在设备的类型，例如 `torch.device('cpu')` 表示将模型加载到 CPU 上。最后，为了保证在模型推理时输出的结果是稳定的，需要将模型设置为评估模式（`model.eval()`）。