torch hub工具的使用：torch.hub.load、pytorch预训练模型加载

加油吧小森

于 2022-10-19 15:45:21 发布

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分类专栏：方法文章标签： pytorch python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45990036/article/details/127409166

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该博客介绍了如何利用Python的torchhub库加载来自Github的Yolov5模型，进行图像目标检测。首先，需要安装必要的依赖包如torch、tqdm等。然后，通过torch.hub.load()函数加载模型（如yolov5s或自定义模型），接着指定待检测的图像，如URL或本地文件。最后，运行模型进行推理并打印结果。此过程适用于快速集成Yolov5到图像处理项目中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

想用torch hub工具工具调用github里的yolov5模型

地址: https://github.com/ultralytics/yolov5

在使用工具加载模型前需要安装必备的依赖包

pip install tqdm boto3 requests regex sentencepiece sacremoses

import torch

# 模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5n - yolov5x6, custom

# 图像
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list

# 推理
results = model(img)

# 结果
print(results.print())  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.