torch.hub.load加载本地yolov5
时间: 2025-07-06 19:22:13 浏览: 7
### 使用 `torch.hub.load` 加载本地 YOLOv5 模型的方法
为了成功加载本地已训练的 YOLOv5 模型,可以按照以下方式实现:
通过指定路径参数以及设置源为 `'local'` 来完成模型加载操作。以下是具体代码示例及其解释。
#### 代码示例
```python
import torch
# 定义模型加载路径及相关配置
model_path = "./path_to_best_model/best.pt" # 替换为实际 best.pt 文件所在位置
repo_dir = "./yolov5_repo_directory" # 替换为克隆下来的 yolov5 仓库目录
# 调用 torch.hub.load 方法加载本地模型
model = torch.hub.load(repo_dir, 'custom', path=model_path, source='local')
# 设置置信度阈值 (可选)
model.conf = 0.8 # 置信度阈值设定为 0.8 [^3]
# 测试推理部分
image_path = "./test_image.jpg" # 替换为目标测试图片路径
results = model(image_path)
# 输出检测结果
results.print()
results.show() # 显示图像上的标注框
```
上述代码实现了以下几个功能:
1. **定义模型路径**:指定了保存有最佳权重文件 (`best.pt`) 的路径。
2. **加载本地模型**:利用 `torch.hub.load` 函数并传入必要的参数来加载本地存储的 YOLOv5 自定义模型[^1]。
3. **调整置信度阈值**:可以通过修改 `model.conf` 属性来自定义目标检测的置信度阈值。
4. **执行推理与展示结果**:对输入图片进行预测,并打印或显示检测到的目标边界框信息。
#### 参数说明
- `repo_dir`: 表示本地存放 YOLOv5 Git 仓库的位置。如果尚未下载,则需先从官方 GitHub 地址克隆该项目至本地环境。
- `path`: 是指向预训练或者自定义训练得到的最佳权重 `.pt` 文件的具体地址。
- `source`: 设定为 `"local"` 即表明是从本机而非远程服务器获取资源[^2]。
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### 注意事项
当遇到因网络原因导致无法在线拉取依赖库的情况时,切换成离线模式即采用本地加载的方式能够有效解决问题。另外,在某些特殊场景下可能还需要额外处理兼容性问题或是版本差异带来的影响,请确保所使用的 PyTorch 版本与 YOLOv5 所支持的要求相匹配。
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