怎样加载已训练好的本地yolov5s.torchscript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

要在PyTorch中加载预训练的YOLOv5s模型，并添加`permute`层，首先你需要安装相关的库，如`torch`, `tensornet`, 和`yolov5`. 下面是一个完整的Python脚本示例：

import torch
from torchvision import transforms
from torch.jit import script, trace
from yolov5.models.common import Detect
from yolov5.utils.general import non_max_suppression

# 加载原始模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()  # 设置为评估模式

# 添加permute层
class PermuteLayer(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x.permute(0, 2, 3, 1)  # PyTorch默认图像通道顺序是BGR，这里转换为RGB

model.add_module('permute', PermuteLayer())  # 在模型后添加permute层

# 将模型转换为ScriptModule以便保存
input_size = (640, 640)  # 使用的输入大小，可以根据需要调整
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(input_size),
    transforms.ToTensor(),
])

@script
def process_image(image: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    image = transform(image)
    return model(image)

# 保存新的ScriptModule
new_model_path = "yolov5s_permuted.pt"
script_model = process_image
script_model.save(new_model_path)

# 查看新模型的结构
script_model.graphviz()

# 对于推理，你可以像下面这样使用新模型
image = ...  # 输入图片
with torch.no_grad():
    output = script_model(image)
    detections = non_max_suppression(output, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)