python为现有yolov5模型增加cbam ，且保存为pth文件

要为现有的 YOLOv5 模型增加 CBAM，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载 CBAM 模块代码

您可以从以下链接下载 CBAM 模块的代码：https://github.com/Jongchan/attention-module。将其保存在您的工作目录中。

2. 修改 YOLOv5 模型代码

打开 yolov5/models/yolo.py 文件，并将以下代码添加到文件开头：

from attention_module import CBAM

然后，找到 YOLOv5 模型的 forward 函数，将其修改为以下代码：

def forward(self, x, augment=False, profile=False):
    ...
    # Add CBAM module
    x = CBAM(x)

    return x

这将在 YOLOv5 模型的 forward 函数中添加 CBAM 模块。

3. 训练模型

现在您可以使用修改后的 YOLOv5 模型进行训练。请注意，您需要使用包含 CBAM 模块的代码来加载模型。

4. 将模型保存为.pth文件

训练完成后，您可以使用以下代码将模型保存为.pth文件：

import torch

# Load the model
model = torch.load('path/to/your/model.pt')

# Save the model as .pth file
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/your/model.pth')

这将保存您的 YOLOv5 模型及其 CBAM 模块为.pth文件。