PyTorch YOLOV3 模型转换问题

工程代码：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3

第一步：下载Darknet 版的yolov3.weights

第二部：使用以上工程代码加载模型：model.load_darknet_weights() 并保存为pytorch模型格式yolov3.pth:

torch.save(model.state_dict(), pytorch_model)

第三步：用 torch.jit.trace convert 模型为 .pt 格式。这里注意：参数check_trace=False，不然会报错

traced_script_module = torch.jit.trace(model, example,check_trace=False)

参考：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/23993

注意：torch.jit.trace（）不支持控制流语句，需将models.py 中 if targets is None 以下语句注释掉，增加

return output,0 因为作为推断，所以注释掉的语句不影响。

import numpy as np
import torch
# import torchsnooper
from models import Darknet
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# with torch.jit.optimized_execution(True):def save_pytorch_model(darknet_model,pytorch_model,config_file):model = Darknet(config_file).to(device)model.load_darknet_weights(darknet_model)torch.save(model.state_dict(), pytorch_model)print('pytorch model saved!')def convert_pytorch_model_to_libtorch(config_file,pytorch_model,libtorch_model):model = Darknet(config_file).to(device)model.load_state_dict(torch.load(pytorch_model))model.eval()example = torch.rand(1,3,416,416).cuda()with torch.jit.optimized_execution(True):print('pp')# example 报错 Expected type 'tuple', got 'Tensor' instead ，可能是input没有放cuda上traced_script_module = torch.jit.trace(model, example,check_trace=False)# save the converted modelprint('oo')traced_script_module.save(libtorch_model)output = traced_script_module(torch.rand(1,3,416,416).cuda())print(output)print('trace model saved!')

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