加载本地yolov5.pt模型输入增加permute层并保存模型

加载YOLOv5模型（如yolov5.pt）通常是在PyTorch框架下进行的。YOLOv5模型是一个预训练的深度学习模型，用于目标检测任务，它由一系列卷积神经网络构成。如果你想在输入增加一层Permute（即转置层），这一步骤是为了改变数据的维度顺序，以便适应你的特定需求。

首先，你需要导入必要的库和模块：

import torch
from pytorch_yolo import YOLO

然后，加载原始模型：

model = YOLO('path/to/yolov5.pt')

在`model.forward()`方法之前添加Permute层，可以这样做：

# 假设你要将通道（channel）移动到第一个位置
input_shape = (1, model.input_shape[0], model.input_shape[1])
permuted_model = torch.nn.Sequential(
    Permute(2, 0, 1),  # 将通道、高度和宽度顺序调整
    model,
)

现在，你可以用`permuted_model`替换原来的模型进行推理。然而，需要注意的是，在保存模型前，因为模型结构已经发生变化，直接保存`permuted_model`可能会导致加载时的问题。因此，最好是将修改后的架构信息也保存下来：

# 定义一个新的state_dict，只包含你改动的部分
new_state_dict = {k: v for k, v in permuted_model.state_dict().items() if 'module.model' not in k}

# 将原始模型的state_dict和新state_dict合并
combined_state_dict = {**model.state_dict(), **new_state_dict}

# 保存新的模型
torch.save(combined_state_dict, 'path/to/new_model.pt')