117笔记问答要将Darknet模型转换为PyTorch模型，您可以按照以下步骤操作：
- 首先，确保您已经安装了必要的库，例如
torch和torchvision。如果没有，请使用以下命令安装：
pip install torch torchvision
-
下载您的Darknet模型权重文件（通常为
.weights文件）和配置文件（通常为.cfg文件）。 -
创建一个新的Python脚本，例如
convert_darknet_to_pytorch.py，并在其中编写以下代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from models import Darknet
def load_darknet_weights(model, weights_path):
# Load weights from Darknet model
# This is a placeholder function. You need to implement the actual loading logic.
pass
def convert_darknet_to_pytorch(darknet_model_path, pytorch_model_path):
# Load Darknet model
darknet_model = Darknet(darknet_model_path)
# Load Darknet weights
load_darknet_weights(darknet_model, darknet_model_path)
# Convert Darknet model to PyTorch model
pytorch_model = nn.Sequential(*list(darknet_model.children()))
# Save PyTorch model
torch.save(pytorch_model.state_dict(), pytorch_model_path)
if __name__ == "__main__":
darknet_model_path = "path/to/your/darknet/model.cfg"
pytorch_model_path = "path/to/save/your/pytorch/model.pth"
convert_darknet_to_pytorch(darknet_model_path, pytorch_model_path)
请注意，您需要实现load_darknet_weights函数以从Darknet模型中加载权重。这通常涉及解析权重文件并将其转换为PyTorch张量。
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在
convert_darknet_to_pytorch函数中，将darknet_model_path和pytorch_model_path变量设置为您的Darknet模型和PyTorch模型的路径。 -
运行脚本：
python convert_darknet_to_pytorch.py
这将生成一个与您的Darknet模型具有相同结构的PyTorch模型，并将权重从Darknet模型转换为PyTorch模型。