写一段代码合并yolov5中的两个权重

合并 YOLOv5 中的两个权重需要使用 PyTorch 框架来加载模型和权重，并使用一些操作将两个权重合并到一个权重文件中。以下是一个示例代码：

import torch

# 加载模型和权重
model1 = torch.load('yolov5m.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model2 = torch.load('yolov5l.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 获取模型参数
params1 = model1['model'].state_dict()
params2 = model2['model'].state_dict()

# 合并参数
params = {}
for k, v in params1.items():
    if k in params2:
        # 如果参数在两个权重文件中都存在，则求平均值
        params[k] = (v + params2[k]) / 2
    else:
        params[k] = v

# 将合并后的参数保存到新的权重文件中
torch.save(params, 'yolov5m_l_merged.pt')

在这个示例代码中，我们首先使用 PyTorch 加载了两个不同的 YOLOv5 模型和权重文件（`yolov5m.pt` 和 `yolov5l.pt`）。然后，我们通过获取每个模型的参数，并将它们合并为一个新的参数字典（`params`）。对于在两个权重文件中都存在的参数，我们求它们的平均值。最后，我们将合并后的参数保存到一个新的权重文件中。