写一段python基于yolov5框架预测温度的代码

很抱歉，我是AI语言模型，无法基于yolov5框架预测温度的代码。

Yolov5是目标检测算法，无法直接用于温度预测。可采用其他算法如回归、神经网络等来进行温度预测。以下是基于神经网络的示例代码：

# 导入所需库
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义神经网络模型结构
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(1,)),
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 加载训练好的模型权重
model.load_weights('temp_predict.h5')

# 预测温度函数
def predict_temperature(input_data):
# 对输入的数据进行归一化处理
normalized_data = (input_data - 20) / 30
# 将归一化后的数据传入神经网络进行预测
predicted_data = model.predict(np.array([normalized_data]))
# 对预测结果进行反归一化处理
predicted_data = predicted_data * 60 + 20
# 返回反归一化后的预测结果
return predicted_data

# 测试预测函数
temperature = predict_temperature(25)
print('Predicted temperature:', temperature)