如何使用Ultralytics(YOLOv8)直接从字节数组/IO流加载模型权重？

可以直接加载内存里的解密数据，不用把权重写回本地文件，具体实现看你解密后的数据类型：

• 如果是字节数组：先把字节数组转换成io.BytesIO对象，再传入YOLO类即可

from ultralytics import YOLO
import io

# decrypted_bytes 是解密得到的字节数组
bytes_stream = io.BytesIO(decrypted_bytes)
model = YOLO(bytes_stream)

• 如果已经是io.BytesIO对象：直接将其传入YOLO类，不需要额外转换

from ultralytics import YOLO

# decrypted_io 是解密得到的io.BytesIO对象
model = YOLO(decrypted_io)

原理很简单：Ultralytics的YOLO类底层基于PyTorch的权重加载逻辑，除了本地文件路径，还支持传入类文件对象（只要实现了基础的文件读取方法），所以内存中的解密数据可以直接被加载。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xuanzhui