哪位大姥，可以提示一下yolov5训练好模型，如何载入模型去使用

Question

device = torch.device("cuda")
model = torch.hub.load('F:\yolov5-7.0\runs\train\exp4\weights\best.pt', 'jiangshi',
'F:\yolov5-7.0\runs\train\exp4\weights\best.pt',
source='local', force_reload=False)

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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您好！载入训练好的YOLOv5模型并使用它进行推理是一个常见的需求。根据您提供的代码片段，您已经设置了设备为GPU，并且尝试使用torch.hub.load来加载模型。不过，看起来您在调用torch.hub.load时可能存在一些参数使用上的问题。

首先，torch.hub.load通常用于从PyTorch Hub加载预训练模型，而不是用于加载本地训练的模型。对于YOLOv5，您应该使用以下代码来加载本地训练的模型：

import torch

# 设定设备为GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 载入模型
model = torch.load('F:\yolov5-7.0\runs\train\exp4\weights\best.pt', map_location=device)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 确保模型在GPU上运行
model.to(device)

这里是一些关键点：

1. 使用torch.load而不是torch.hub.load来加载本地的模型文件。
2. map_location参数用于指定模型应该加载到哪个设备上，这里我们使用了device变量。
3. 使用model.eval()将模型设置为评估模式，这会关闭模型中的Dropout和Batch Normalization层的特定行为。
4. 使用model.to(device)确保模型被移动到正确的设备上。

如果您需要进一步的指导或者参考链接，以下是一些有用的资源：

• YOLOv5官方GitHub仓库: https://github.com/ultralytics/yolov5
• PyTorch官方文档关于模型加载: https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html

希望这些信息对您有所帮助！如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。