pth文件转weights文件

请问怎么将yolov4-tiny训练出来的pth文件转weights文件

哈喽，YOLOv4-tiny模型训练完成后会生成一个pth文件,该文件包含模型的全部参数信息,但Darknet框架需要使用weights格式的文件。所以需要将pth文件转换为weights文件,步骤如下:

  1. 安装torch2trt和torch2onnx包,用于模型转换。
    bash
    pip install torch2trt
    pip install torch2onnx
  2. 安装pytorch,需要版本>= 1.6。YOLOv4-tiny模型是基于pytorch训练的,所以需要pytorch环境。
    bash
    pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  3. 将YOLOv4-tiny模型文件yolov4-tiny.pth拷贝到当前文件夹下。
  4. 创建pytorch模型文件yolov4-tiny.py,内容为:
    python
    import torch

model = torch.jit.load('yolov4-tiny.pth') # 加载pth模型文件
model.eval() # 设置为评估模式
5. 执行torch2trt将模型转换为TensorRT形式,命令为:
bash
torch2trt yolov4-tiny.py yolov4-tiny.pth
该命令会生成yolov4-tiny_trt.pth和yolov4-tiny_trt_int8.pth两个文件。
6. 执行torch2onnx将TensorRT模型文件转换为ONNX格式,命令为:
bash
torch2onnx --input-file yolov4-tiny_trt.pth --output-file yolov4-tiny.onnx
7. 使用yolo_to_onnx.py工具将ONNX模型转换为Darknet算子和权重文件,命令为:
bash
python yolo_to_onnx.py yolov4-tiny.onnx yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny_last.weights
该命令会生成yolov4-tiny_last.weights文件,这就是YOLOv4-tiny模型的weights文件了。
8. 将yolov4-tiny_last.weights文件拷贝到darknet/cfg文件夹下,这样就可以使用YOLOv4框架进行预测了。
以上就是将YOLOv4-tiny的pth文件转换为darknet所需的weights文件步骤。总体来说需要依赖pytorch、torch2trt和onnx进行模型转换和导出。如果在转换过程中遇到问题或有疑问,欢迎与我交流，祝君好运

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