在网上下载了60多幅包含西瓜和冬瓜的图像组成melon数据集，使用 LabelMe  工具进行标注，然后使用 labelme2yolov8 脚本将json文件转换成YOLOv8支持的.txt文件，并自动生成YOLOv8支持的目录结构，包括melon.yaml文件，其内容如下： path: ../datasets/melon # dataset root dirtrain: imag

一、前置要求 1.1、下载TorchScript类型的模型，注意这里是TorchScript类型，有些模型在说明中会说明是否为该格式的文件。可以从huggingface下载，在huggingface注意未区分PyTorch和TorchScript，在模型下方的标签都标记的为PyTorch，需要看具体的描述是否说该模型为TorchScript。 1.2、pom文件引入依赖，注意和引擎相关的包需要搭

目录 TorchScript模型与Torch模型代码创建的区别 1. 定义 TorchScript模型 通过Torch模型代码创建的模型 2. 使用场景和目的 TorchScript模型 通过Torch模型代码创建的模型 3. 灵活性和调试 TorchScript模型 通过Torch模型代码创建的模型 4. 兼容性和维护 TorchScript模型 通过Torch模型代码

文章目录 TorchScript模型和普通PyTorch模型普通的PyTorch模型（基于Python的序列化）:例程: TorchScript模型:例程:结论: TorchScript模型和普通PyTorch模型 PyTorch提供了两种主要的模型保存和加载机制，一种是基于Python的序列化，另一种是TorchScript。 普通的PyTorch模型（基于Python的