如何将YOLOv4 CSP暗色权重转换为Tensorflow格式？

如何将YOLOv4 CSP暗色权重转换为Tensorflow（tf）格式

我试过用这个，但没用

我收到了以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "save_model.py", line 58, in <module>
    app.run(main)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\absl\app.py", line 303, in run
    _run_main(main, args)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\absl\app.py", line 251, in _run_main
    sys.exit(main(argv))
  File "save_model.py", line 54, in main
    save_tf()
  File "save_model.py", line 49, in save_tf
    utils.load_weights(model, FLAGS.weights, FLAGS.model, FLAGS.tiny)
  File "D:\swap\20210319\tensorflow-yolov4-tflite\core\utils.py", line 63, in load_weights
    conv_weights = conv_weights.reshape(conv_shape).transpose([2, 3, 1, 0])
ValueError: cannot reshape array of size 3791890 into shape (1024,512,3,3)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“save_model.py”，第58行，在
应用程序运行（主）
文件“C:\Python37\lib\site packages\absl\app.py”，第303行，正在运行
_运行_main（main，args）
文件“C:\Python37\lib\site packages\absl\app.py”，第251行，位于主
系统出口（主（argv））
文件“save_model.py”，第54行，在main中
保存
文件“save_model.py”，第49行，在save_tf中
utils.load_权重（model，FLAGS.weights，FLAGS.model，FLAGS.tiny）
文件“D:\swap\20210319\tensorflow-yolov4-tflite\core\utils.py”，第63行，在加载权重中
conv_权重=conv_权重。重塑（conv_形状）。转置（[2,3,1,0]）
ValueError:无法将大小为3791890的数组重塑为形状（1024512,3,3）

您正在使用的存储库尚不支持转换缩放的YoloV4或YoloV4 csp。根据问题，这仍然是一个功能请求

幸运的是，有一个解决办法。我发现存储库做了同样的事情，唯一的区别是它在转换为tensorflow格式之前将模型转换为

.h5

（keras格式）。这也支持

yolov4 csp

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我制作了一个Google Colab笔记本，可以进行转换，可以找到。

我也在做同样的事情。我也可以为Pytorch版本买些东西吗？我还没有测试过，但你可以试试我想把yolo csp，yolo mish weight转换成pytorchweight，即pth