普通网友: 我试用了autodl，inscode和炼丹侠的服务器产品，其中炼丹侠的服务器算是相当不错的，炼丹侠的算力市场上架了大批量的A102，和其他几个产品相比这个平台的服务器质量是比较高的，而且价格也不贵，和autodl价格相仿，当前处于内测阶段，免费试用，之后还能薅羊毛，还没服务器的铁子们赶快入手了

Tisfy: 楼主，你写得实在是太好了

最佳运动员: [code=python] import torch from models import Darknet # 引入定义好的模型 model = Darknet('cfg/yolov3.cfg',608) pth_path = r"weights/best.pt" # 引入训练好的参数 checkpoint = torch.load(pth_path) # 加载参数 model.load_state_dict(checkpoint,False) model.cuda() # 模型在GPU上运行 model.eval() # 模型用来测试，而非训练 example1 = torch.rand(1, 3, 608, 608).cuda() # 生成测试sample with torch.no_grad(): # 不要梯度，不然显存会爆炸 trace_script_modile1 = torch.jit.trace(model, example1) trace_script_modile1.save(r"model.pt") # 压缩好的模型存出来 [/code] 问题：D:\d\Anaconda3\envs\python38\python.exe "G:/YOLOv3_pytorch-master/model convert.py" G:\YOLOv3_pytorch-master\models.py:130: TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect. We can't record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future. This means that the trace might not generalize to other inputs! if self.img_size != img_size: # self.img_size = 32 img_size = 416 G:\YOLOv3_pytorch-master\models

侠之蔑视: 理论上只要是pytorch训练的模型都是可以调用的

最佳运动员: 你好，yolov3模型可以吗