你写一段yolov1的代码

当然可以！以下是一个简单的 YOLOv1 的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class YOLOv1(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=20):
        super(YOLOv1, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        # 定义网络结构
        # ...

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        # ...

        return output

# 创建YOLOv1模型实例
model = YOLOv1(num_classes=80)
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('yolov1_weights.pth'))
# 设置模型为推理模式
model.eval()

# 输入数据
input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
# 进行推理
output = model(input)

print(output.shape)

请注意，这只是一个简单的示例，具体实现要根据YOLOv1的网络结构和训练方式进行调整。此代码需要 PyTorch 库的支持，并假设已经存在预训练权重文件 "yolov1_weights.pth"。你可能需要根据实际情况进行修改和适配。