现在想在paddle框架上实现对训练好的yolov5_pytorch模型进行评估，想法是先把pytorch模型转化为paddle，这一步已经完成了，然后如何对这个模型进行评估呢？
一般用输入模型的数据数得到的分类正确数占比来评估
因为改写yolov5的评估算法需要用到paddle.load(weights)['state_dict']，但是转化后的model.pdparams只是权重文件，是还要载入inference_model文件夹下的模型文件吗，请问用x2paddle转化后的那四个文件具体要怎样使用呢？
paddle有专门的模型读取函数，对于读取那个得看使用需求，具体函数可以去官方文档找找。
您好，可以请教您一下，如果将pt文件转到paddle框架下的吗？
一般用输入模型的数据数得到的分类正确数占比来评估
因为改写yolov5的评估算法需要用到paddle.load(weights)['state_dict']，但是转化后的model.pdparams只是权重文件，是还要载入inference_model文件夹下的模型文件吗，请问用x2paddle转化后的那四个文件具体要怎样使用呢？
paddle有专门的模型读取函数，对于读取那个得看使用需求，具体函数可以去官方文档找找。
您好，可以请教您一下，如果将pt文件转到paddle框架下的吗？