yolov4训练程序和预测程序在一个project中，在预测程序中用ptyorch加载模型

对于在一个项目中同时使用 YOLOv4 训练程序和预测程序，你可以使用 PyTorch 模块来加载已经训练完成的模型并进行预测。以下是一个简单的范例：
import torch
import cv2
from models import Darknet
from utils.utils import load_classes, non_max_suppression

# 加载模型
model = Darknet("cfg/yolov4.cfg")
model.load_state_dict(torch.load("weights/yolov4.weights", map_location="cpu")['model'])
model.eval()

# 加载类别标签
classes = load_classes("data/coco.names")

# 加载图像
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (model.width, model.height))

# 转换为 PyTorch 张量
img_tensor = torch.from_numpy(img.transpose(2, 0, 1)).float().div(255.0).unsqueeze(0)

# 使用 PyTorch 进行预测
with torch.no_grad():
detections = model(img_tensor)
detections = non_max_suppression(detections, 0.5, 0.4)

# 显示结果
for detection in detections:
if detection is not None:
detection = detection[0].cpu().numpy()
for det in detection:
score = det[4]
class_id = int(det[6])
label = f"{classes[class_id]}: {score:.2f}"
cv2.rectangle(img, (int(det[0]), int(det[1])), (int(det[2]), int(det[3])), (0, 255, 0), thickness=2)
cv2.putText(img, label, (int(det[0]), int(det[1])), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), thickness=2)

cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们首先加载了训练好的 YOLOv4 模型，并使用 PyTorch 模块加载了权重。然后，我们加载了类别标签，并读取了一张测试图像。接下来，我们将图像转换为 PyTorch 张量，并使用模型进行预测。最后，我们将预测结果可视化并显示出来。
注意，这只是一个简单的范例，实际应用中可能会有更多的细节需要处理。