怎样加载已训练好的本地yolov5s.pt模型并在模型的输入和输出包装一个permute层并保存新模型的完整代码

在PyTorch中，YOLOv5是一个流行的物体检测模型，而`.pt`文件通常代表预训练的权重模型。为了加载本地的yolov5s.pt模型，并在其输入和输出添加`nn.functional.permute()`层，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保安装了`torch`, `torchvision`, 和 `yolov5`库。如果没有安装，可以使用pip安装：

pip install torch torchvision yolov5

然后，编写Python脚本来加载模型、修改输入输出并保存新的模型：

import torch
from torch import nn
from torchvision.transforms import functional as F
from models.common import Mish
from models.yolo import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO.load_from_path('path/to/local/yolov5s.pt')  # 替换为你的模型路径

# 创建一个permute层
permute_layer = nn.Sequential(nn.Lambda(lambda x: F.permute(x, (0, 2, 3, 1))))

# 将permute层应用到模型的输出上
new_model = model.eval()
new_model.forward = lambda inputs: permute_layer(model(inputs))

# 保存新的模型
output_path = 'path/to/save/new_yolov5s_permuted.pt'  # 替换为你想要保存的新模型路径
torch.save(new_model.state_dict(), output_path)

在这个代码中，我们首先加载了一个已经训练好的YOLOv5s模型，然后创建了一个`permute_layer`用于改变输出通道顺序。接着将这个层应用到了原始模型的前向传播函数上，最后将处理后的模型状态字典保存到新的`.pt`文件。