给我提供五段可以使用的将.pt权重文件转化为.weights文件的代码，并且注明应该安装的包

1. 使用PyTorch官方提供的torch2trt库将.pt文件转换为TensorRT格式，然后使用trt2darknet库将TensorRT格式转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install torch2trt
!git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
!cd tensorrtx/trt2darknet && make

# 将.pt文件转换为TensorRT格式
import torch
from torch2trt import torch2trt

model = ... # 加载.pt文件
x = ... # 输入数据
model_trt = torch2trt(model, [x])

# 将TensorRT格式转换为.weights文件
!./tensorrtx/trt2darknet/trt2weights -m {model_trt} -o {output_weights_file}

2. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用mmdnn库将.pth文件转换为TensorFlow格式，最后使用TensorFlow官方提供的`freeze_graph.py`脚本将TensorFlow格式转换为.pb文件，再使用pb2weights库将.pb文件转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install mmdnn
!pip install tensorflow

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为TensorFlow格式
!mmdownload -f pytorch -n {output_pth_file} -o {output_tf_dir}
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df tensorflow -om {output_tf_dir}

# 将TensorFlow格式转换为.pb文件
!python freeze_graph.py --input_graph={output_tf_dir}/frozen.pb --output_graph={output_pb_file} --input_checkpoint={output_tf_dir}/checkpoint

# 将.pb文件转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_pb_file} -o {output_weights_file}

3. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用onnx库将.pth文件转换为ONNX格式，最后使用onnx-tf库将ONNX格式转换为TensorFlow格式，再使用pb2weights库将TensorFlow格式转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install onnx
!pip install onnx-tf

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为ONNX格式
import onnx
from onnx_coreml import convert

model = ... # 加载.pt文件
x = ... # 输入数据
model.eval()
torch.onnx.export(model, x, output_onnx_file, verbose=False, input_names=input_names, output_names=output_names)

# 将ONNX格式转换为TensorFlow格式
!onnx-tf convert -i {output_onnx_file} -o {output_tf_dir}

# 将TensorFlow格式转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_tf_dir}/frozen.pb -o {output_weights_file}

4. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用MMdnn库将.pth文件转换为Caffe格式，最后使用caffe-tensorflow库将Caffe格式转换为TensorFlow格式，再使用pb2weights库将TensorFlow格式转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install mmdnn
!pip install caffe-tensorflow

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为Caffe格式
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df caffe -om {output_caffe_dir}

# 将Caffe格式转换为TensorFlow格式
!python caffe-tensorflow/convert.py {output_caffe_dir}/deploy.prototxt {output_caffe_dir}/snapshot.caffemodel {output_tf_dir}

# 将TensorFlow格式转换为.weights文件
!python pb2weights.py -m {output_tf_dir}/frozen.pb -o {output_weights_file}

5. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用MMdnn库将.pth文件转换为MXNet格式，最后使用MXNet官方提供的mxnet-model-to-json.py脚本将MXNet格式转换为.json和.params文件，再使用mxnet2darknet库将.json和.params文件转换为.weights文件。

# 安装所需包
!pip install mmdnn
!git clone https://github.com/walkoncross/mxnet-yolo.git

# 将.pt文件转换为.pth文件
model = ... # 加载.pt文件
torch.save(model.state_dict(), output_pth_file)

# 将.pth文件转换为MXNet格式
!mmconvert -sf pytorch -iw {output_pth_file} -df mxnet -om {output_mxnet_dir}

# 将MXNet格式转换为.json和.params文件
!python mxnet-model-to-json.py --mx-prefix {output_mxnet_dir}/model --mx-epoch 0 --json-output {output_mxnet_dir}/model.json --params-output {output_mxnet_dir}/model.params

# 将.json和.params文件转换为.weights文件
!python mxnet2darknet.py {output_mxnet_dir}/model.json {output_mxnet_dir}/model.params {output_weights_file}