加载torchscript模型并在输入和输出添加permute层并保存

TorchScript是一种将PyTorch模型序列化为可以在多种环境中运行的脚本文件的形式。如果你想加载一个预训练的TorchScript模型，并在输入和输出数据上添加`permute`操作（即改变张量维度顺序），你可以按照以下步骤进行：

1. **加载模型**:
使用`torch.jit.load()`函数加载已经转换为TorchScript的模型文件：

   model = torch.jit.load('model.pt')

2. **修改模型**:
在模型定义之前或之后，你可以创建一个新的自定义模块，添加`permute`操作。例如，如果需要在每个输入样本的通道轴上应用permute，可以这样做：

   class PermuteModule(torch.nn.Module):
       def forward(self, input_tensor):
           return input_tensor.permute(0, -1, 1, 2)  # 这里假设input_tensor是一个4D Tensor (batch_size, channels, height, width)
   
   permute_layer = PermuteModule()

然后，在模型的前向传播（forward pass）开始处插入这个新层：

   model.forward = torch.nn.Sequential(model, permute_layer)

3. **保存修改后的模型**:
保存新的模型到另一个文件，以便将来使用：

   scripted_model = torch.jit.script(model)
   scripted_model.save('modified_model.pt')

请注意，当你加载模型后更改其结构，可能会丢失一些静态图的好处，如更快的推理速度和内存优化。因此，在实际项目中应谨慎处理。