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关于torch.jit.trace在yolov8中出现的问题

2023-10-31

关于torch.jit.trace在yolov8中出现的问题

疑问：

1）为什么yolov8不能直接torch.jit.trace，需要经过图像检测后才能，且检测后self.net发生变化；而2中的第一版yolov5可以直接torch.jit.trace

2）3中的第二版yolov5初始不能直接torch.jit.trace，用了两种方式后，都能了，但两种方式却不是相同的，那他们哪一点共同点，导致都能转模型了呢

1.yolov8

self.net

在这里插入图片描述

此时，直接torch.jit.trace会报错

torch.jit.trace(self.net, torch.rand((1, 3, 640, 640)), strict=False)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-z6YmQW7G-1688017560648)(D:\otherdocuments\typora\images\image-20230629132150376.png)]

但增加一步检测图片后，可以实现

self.net(torch.rand((1, 3, 640, 640)))

在这里插入图片描述

torch.jit.trace(self.net, torch.rand((1, 3, 640, 640)), strict=False)

在这里插入图片描述

此时的self.net发生变化，如shape从none变为torch.size([1,128,80,80])

在这里插入图片描述

2.对比yolov5

self.net

在这里插入图片描述

此时，直接torch.jit.trace不会报错

torch.jit.trace(self.net, torch.rand((1, 3, 640, 640)), strict=False)

在这里插入图片描述

先增加一步检测图片，在看self.net，无变化

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.对比另一版yolov5的export

直接torch.jit.trace(model, img)会报错

torch.jit.trace(model, img)

在这里插入图片描述

此时的model

在这里插入图片描述

1）运行一步

model.model[-1].export = True  # set Detect() layer export=True

之后就可以torch.jit.trace

在这里插入图片描述

此时的model.model[-1]中的export有False变为True

在这里插入图片描述

2）或者增加一步检测

model(img)

在这里插入图片描述

接着torch.jit.trace成功

在这里插入图片描述

但此时model.model[-1]中的export还是False

在这里插入图片描述

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