3.2 attempt_download 4. get_token & gdrive_download(没使用) 4.1 get_token 4.2 gdrive_download 总结 前言 源码解读: utils/augmentations.py ❝ 这个文件主要是负责从github/googleleaps/google drive 等网站或者云服务器上下载所需的一些文件。 ❞ 是一个工具类,代码比较简单,函数也比较少,主要难点还是...
通常是下载权重文件,经常用在 attempt_download 函数中,代码如下: 代码语言:javascript 复制 defsafe_download(file,url,url2=None,min_bytes=1e0,error_msg=""):"""经常用在 attempt_download 函数中,也可以单独使用 下载url/url2 网页路径对应的文件 Attempts to download file from url or url2,checks and...
def attempt_download(file, repo="Oneflow-Inc/one-yolov5"): # from utils.downloads import *; attempt_download() """用在attempt_download函数中 下载url/url2 网页路径对应的文件 Attempts to download file from url or url2, checks and removes incomplete downloads < min_bytes :params file: 要...
jetson nano 运行 yolov5 (FPS>25) 导读 这篇文章基于jetson nano,但同样适用于jetson系列其他产品。首先确保你的jetson上已经安装好了deepstream,由于deepstream官方没有支持yolov5的插件(lib库),所以我们需要使用第三方的lib库来构建yolov5的trt引擎,deepstream官方的nvinfer插件会根据我们的配置文件导入yolov5的lib库。
attempt_download(w) ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load model.append(ckpt['ema' if ckpt.get('ema') else 'model'].float().fuse().eval()) # FP32 model # 适配pytorch不同版本 for m in model.modules():
# attempt_download(w) model.append(torch.load(w, map_location=map_location)['model'].float().fuse().eval()) # load FP32 model for m in model.modules(): if type(m) in [nn.Hardswish, nn.LeakyReLU, nn.ReLU, nn.ReLU6]:
model=Ensemble()forwinweightsifisinstance(weights,list)else[weights]:attempt_download(w)ckpt=torch.load(w,map_location=map_location)# load model.append(ckpt['ema'ifckpt.get('ema')else'model'].float().fuse().eval())#FP32model # 适配pytorch不同版本forminmodel.modules():iftype(m)in[nn.Ha...
='cpu'# half precision only supported on CUDA# 下载模型google_utils.attempt_download(weights)# 加载权重model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float()# torch.save(torch.load(weights, map_location=device), weights) # update model if SourceChangeWarning# model.fuse()# 设置...
= "cpu" # use CUDA if not (pt or triton): w = attempt_download(w) # download if not local if pt: # PyTorch model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse) stride = max(int(model.stride.max()), 32) # model stride ...
attempt_download(f'yolov5{x}.pt') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 附: 1、pip3 install backports.lzma (3.9忽略) sudo vi /usr/local/lib/python3.7/lzma.py from _lzma import * from _lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties ...