写一段代码，用yolov5、pyTorch算法实现疲劳检测

以下是使用 YOLOv5 和 PyTorch 实现疲劳检测的示例代码：

import cv2
import torch
from PIL import Image
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression
from yolov5.utils.torch_utils import select_device

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 选择设备
device = select_device('')

# 加载标签
classes = ['open_eye', 'closed_eye']

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为PIL Image
img = Image.fromarray(img[..., ::-1])

# 进行推理
results = model(img, size=640)

# 非最大抑制
results = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

# 遍历结果
for result in results:
    if result is not None:
        # 获取预测框的坐标和类别
        boxes = result[:, :4]
        scores = result[:, 4]
        labels = result[:, 5]

        # 遍历每个预测框
        for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
            # 将坐标转换为整数
            box = [int(b) for b in box]

            # 绘制预测框和类别
            cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(img, classes[int(label)], (box[0], box[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

            # 如果检测到闭眼，则输出警告信息
            if classes[int(label)] == 'closed_eye':
                print('Warning: Driver is drowsy!')

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)

以上代码可以检测图像中的人的眼睛是否闭合，如果检测到闭眼，则输出警告信息。你可以根据自己的需求修改代码，比如改变模型的大小、调整阈值等等。