如何将yolo8已经训练好的.pt格式的模型转换成.pth格式
时间: 2023-06-17 13:07:54 浏览: 1640
你可以使用以下代码将yolo8的.pt格式模型转换为.pth格式模型:
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model='path/to/your/yolo8.pt') # 加载.pt格式模型
model.save('path/to/your/yolo8.pth') # 将模型保存为.pth格式
```
这里使用了`torch.hub.load`函数来加载模型,并指定了`path_or_model`参数为你的.pt格式模型路径。然后使用`model.save`函数将模型保存为.pth格式。
相关问题
帮我写一段代码,将yolo训练好的best.pt转化为yolo支持的与训练权重.yaml
在YOLO(You Only Look Once)框架中,模型通常以`.pt`(PyTorch的检查点文件)格式存储训练好的权重。如果你需要将其转换为YOLO所需的标准权重配置文件,如`.yaml`或`.cfg`,这涉及到两个步骤:保存模型权重到指定的权重文件和读取权重更新配置文件。以下是使用PyTorch的基本流程示例,假设我们已经有了`best.pt`模型:
```python
import torch
from torch.serialization import save
# 加载模型和权重
model = ... # 从your_yolo_model.pth加载YOLov5模型
state_dict = torch.load('best.pt', map_location='cpu') # 将模型移到CPU上防止内存溢出
# 把模型的权重提取出来
weights = {
'model': state_dict['model']
}
# 选择一个YOLO配置文件路径
config_path = "path_to_your_yolov5_config.cfg"
# 将权重保存为yaml格式,这里假设你的权重目录名为'yolo_weights'
with open(f'yolo_weights/{config_path.split("/")[-1].replace(".cfg", ".yaml")}', 'w') as f:
yaml.dump(weights, f)
```
注意:这段代码仅适用于YOLOv5这样的基于PyTorch的框架,实际转换过程可能会因不同版本和架构有所不同。你需要确保你知道你的模型的具体结构,因为不是所有的模型都有直接的对应yaml格式的配置文件。
此外,YOLO本身并不提供官方的Python库来处理权重转换,所以你可能需要查阅相关的教程或者社区资源来找到正确的工具或脚本来执行这个操作。
yolo8训练.pth模型
### 使用YOLOv8进行训练并保存为.pth模型
对于使用YOLOv8进行自定义数据集上的训练,并最终将模型保存为`.pth`格式的过程,可以遵循如下方法:
#### 数据准备
为了使YOLOv8能够理解所使用的数据集,在开始之前需确保数据已被适当地预处理和转换成适合YOLO系列框架读取的形式。这通常意味着要创建图像文件夹及其对应的标签文件(通常是TXT文件),这些标签文件包含了对象类别的ID以及相对于原图尺寸的比例坐标[x_center, y_center, width, height]。
如果原始数据不是这种结构,则应先按照指定的方式调整数据集[^3]。例如,当面对像Pascal VOC这样的标准数据集时,可以通过脚本自动化此过程,比如运行`voc_annotation.py`来生成必要的列表文件如`2007_train.txt`等[^4]。
#### 训练配置
启动YOLOv8的训练流程涉及设置一些参数选项,包括但不限于任务类型(`task`)设为`train`、模式(`mode`)设定为`train`而非预测、选用的基础网络架构(`model`),还有输入源即训练样本的位置(`source`)。具体命令行调用方式取决于实际环境部署情况和个人偏好;官方文档提供了详细的指南[^1]。
值得注意的是,默认情况下YOLOv8会将其学习成果存储在一个扩展名为`.pt`而不是`.pth`的文件里。然而,这两种格式本质上都是PyTorch用于序列化神经网络权重和其他元信息的一种二进制形式,因此可以直接加载到支持该库的应用程序中继续推理或进一步微调。
#### 转换至.pth格式
尽管直接通过上述步骤得到的结果已经是可移植性强且易于集成进其他项目的形态——即`.pt`文件,但如果确实需要转存为目标`.pth`版本的话,只需简单修改保存函数中的文件名部分即可实现这一点。下面给出了一段Python代码片段作为示范:
```python
import torch
# 假定'model'变量指向已经完成训练后的YOLOv8实例
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/save/model.pth')
```
这段代码利用了PyTorch内置的功能,提取出模型内部状态字典并通过`torch.save()`函数持久化到磁盘上指定位置下的新文件中去。这样就完成了从默认输出格式向所需格式的成功转变。
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