加载本地yolov5s.pt模型，并给输出和输出包装一个permute层并保存

在PyTorch中，加载预训练的YOLOv5s模型（如.ypt文件）通常涉及到以下步骤：

1. 首先，你需要安装`torchvision`和`ultralytics_yolov5`库，它们包含了YOLOv5的相关模型。你可以使用pip安装：

   pip install torchvision ultralytics-yolov5

2. 导入必要的模块：

import torch
from PIL import Image
from detectron2.checkpoint import DetectionCheckpointer
from yolov5.models.common import permute

3. 加载模型：

model_path = 'path_to_your/yolov5s.pt'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 如果模型是以.pth格式而不是.pt，需要使用DetectionCheckpointer加载
# checkpoint = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))
# model.load_state_dict(checkpoint['model'])

# 将模型设置为评估模式（推断）
model.eval()

4. 对模型的输出添加`permute`层：
YOLOv5的输出通常是BxCxHxW这样的格式，其中B是批次数，C是类别数+坐标数，H和W是网格大小。`permute`操作可以将通道顺序变更为CHW，这在某些情况下可能会有帮助。但是，YOLOv5本身已经处理了这个顺序，所以在直接使用时不需额外添加permute。

5. 保存处理过的模型：
如果你想保存处理后的模型，可以直接使用`torch.save()`方法，但如果不需要改变模型结构只是想导出特定前向传播的结果，就不需要保存整个模型，只需保存结果即可。

如果只是想对单次预测后得到的结果添加permute，可以做类似下面的操作：

# 获取一次预测结果
input_image = Image.open('your_image.jpg')  # 替换为你需要检测的图片路径
outputs = model(input_image)
outputs_permuted = permute(outputs)  # 添加permute后

# 保存permuted结果
torch.save(outputs_permuted, 'output_permuted.pth')