帮我写一段代码，将yolo训练好的best.pt转化为yolo支持的与训练权重.yaml

在YOLO（You Only Look Once）框架中，模型通常以`.pt`（PyTorch的检查点文件）格式存储训练好的权重。如果你需要将其转换为YOLO所需的标准权重配置文件，如`.yaml`或`.cfg`，这涉及到两个步骤：保存模型权重到指定的权重文件和读取权重更新配置文件。以下是使用PyTorch的基本流程示例，假设我们已经有了`best.pt`模型：

import torch
from torch.serialization import save

# 加载模型和权重
model = ... # 从your_yolo_model.pth加载YOLov5模型
state_dict = torch.load('best.pt', map_location='cpu')  # 将模型移到CPU上防止内存溢出

# 把模型的权重提取出来
weights = {
    'model': state_dict['model']
}

# 选择一个YOLO配置文件路径
config_path = "path_to_your_yolov5_config.cfg" 

# 将权重保存为yaml格式，这里假设你的权重目录名为'yolo_weights'
with open(f'yolo_weights/{config_path.split("/")[-1].replace(".cfg", ".yaml")}', 'w') as f:
    yaml.dump(weights, f)

注意：这段代码仅适用于YOLOv5这样的基于PyTorch的框架，实际转换过程可能会因不同版本和架构有所不同。你需要确保你知道你的模型的具体结构，因为不是所有的模型都有直接的对应yaml格式的配置文件。

此外，YOLO本身并不提供官方的Python库来处理权重转换，所以你可能需要查阅相关的教程或者社区资源来找到正确的工具或脚本来执行这个操作。