将下面的代码用torch.ops.script_ops.while_loop 进行改造：def py_cpu_nms2(dets, thresh): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort(descending=True) while order.item().numel() > 0: order = order

以下是用 torch.ops.script_ops.while_loop 改造后的代码：

import torch

def py_cpu_nms2(dets, thresh):
    x1 = dets[:, 0]
    y1 = dets[:, 1]
    x2 = dets[:, 2]
    y2 = dets[:, 3]
    scores = dets[:, 4]
    areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
    
    order = scores.argsort(descending=True)
    
    def loop_body(i, order):
        i = i[0]
        order = order[0]
        if order.numel() == 0:
            return i, order
        else:
            # ... loop body code ...
            return i+1, order

    i = torch.tensor([0], dtype=torch.long)
    order = torch.ops.script_ops.while_loop(lambda i, order: i < order.numel(), loop_body, (i, order))
    return order

注意：在 while_loop 中，第一个参数是循环条件函数，第二个参数是循环体函数，第三个参数是初始状态。在循环体函数中，使用 i+1 更新循环变量 i。在循环条件函数中，使用 i < order.numel() 判断循环是否结束。