对pytorch下的YOLOv3转换到caffe的补充

转载 【深度学习】pytorch下的YOLOv3转换到caffe_wangxiaobei2017的博客-优快云博客_pytorch转caffe yolov3

当我们看到这个文档过程中，仍然会遇到一些问题，接下来，我讲述一下，我按照这个文档完成的过程。

文档缺失     2.pytorch训练自己的模型

因为安装了anaconda,所以一般的cuda,cudnn是可以不用安装的，在配置环境过程中，torch == 1.2.0，1.7.1都可以配置，我的虚拟环境配置的python=3.8

我最近安装环境的时候，我只要第一遍pip install -r requirements.txt 没有成功的话，我就会把环境删了重装，但是却不会在pip安装了，我选择python train.py 一个一个安装环境直到可以运行，这是可行的。也是一个调试问题的过程。真解决不了，就花钱上淘宝买喽。一般都没问题

训练所需的yolo_weights.pth可以在百度云下载。
链接: 百度网盘 请输入提取码
提取码: 6da3

VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：
链接: 百度网盘 请输入提取码
提取码: j5ge

因为内部没有权重文件和数据集，所以要自己下载

这里我的做法是，训练之前，先把nearest换成bilinear，再训练，得到训练权重，在转换

文档缺失       3.pth到caffemodel

 我第一眼看到这个的时候，有点懵。它怎么是单独给我的，我该怎么用？

未完待续，直至问题的解决。还在进行当中。

corver.py里面放的就是1-14行的代码，但是执行的时候失败的。找不到解决方法。

我失败了，解决不了了。下次再见，重新写一份，能用的