pt文件的使用方法

Question

我正在尝试制作一个货币识别模型，我是在 kaggle 和 colab 上使用 yolov5 上的数据集这样做的，我完全执行了在 yolov5 github 上解释的步骤。最后，我下载了一个包含模型权重的 .pt 文件，现在我想在 python 文件中使用它来检测和识别货币。如何做到这一点？

我是计算机视觉的初学者，我完全不知道该做什么。我一直在寻找，但我什么也没找到。

import torch

# Model
model=torch.load('E:\_best.pt')

# Images
imgs=['E:\Study\currency.jpg']

# Inference
results = model(imgs)

# Results
results.print()
results.save()  # or .show()
results.show()
results.xyxy[0]  # img1 predictions (tensor)
results.pandas().xyxy[0]

Answer 1

如果您想从 .pt 文件中读取经过训练的参数并将其加载到您的模型中，您可以执行以下操作。

file = "model.pt"
model = your_model()
model.load_state_dict(torch.load(file))
# this will automatically load the file and load the parameters into the model.

在调用load_state_dict()之前，请确保.pt文件只包含模型参数，否则会出错。这可以通过 print(torch.load(file)).

检查

pt文件的使用方法

How to use pt file

python

computer-vision

yolov5