def generate(self, onnx=False): #---------------------------------------------------# # 建立yolov3模型，载入yolov3模型的权重 #---------------------------------------------------# self.net = YoloBody(self.anchors_mask, self.num_classes) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.net = self.net.eval() print('{} model, anchors, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if not onnx: if self.cuda: self.net = nn.DataParallel(self.net) self.net = self.net.cuda()

这段代码定义了一个 generate 方法，该方法用于创建 YOLOv3 模型并载入预训练权重。如果 onnx 参数为 False，则将模型部署到 GPU 上进行加速，否则不使用 GPU，并将模型权重加载到模型中。在加载权重时，需要指定 map_location 参数，将权重文件从 GPU 转移到 CPU 上，以便在不同设备上使用预训练权重。最后，如果使用 GPU，则使用 nn.DataParallel 对模型进行并行化处理。