yolov5 v3.0版本，根据yolov5s.pt权重处理的，适合在移动端推理的torchscript序列化文件。

前言 本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。 PyTorch及ONNX环境准备 为了正常运行ONNX，我们需要安装最新的Pytorch,你可以选择源码安装： git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch mkdir build && cd build sudo cmake .. -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 -DUSE_MP

yolov5s适合在移动端推理的torchscript序列化文件

本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义，PyTorch的主要接口是Python编程语言。尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景，并且是首选的语言，但同样的，在许多情况下，Python的这些属性恰恰是不利的。后者通常适用的一种环境是要求生产-低延迟和严格部署。对于生产场景，即使只将C ++绑定到Java，Rust或Go之类的另一种语言中，它也是经常选择的语言。以下各段将概述PyTorch提供的从现有Python模型到可以完全从C ++加载和执行的序列化表示形式的路径，而无需依赖Python。 步骤1：将PyTorch模型转换为Torch脚本 PyTorch模

主要介绍了Pytorch转onnx、torchscript方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧