с ошибкой после замены пути к модели в коде, убедитесь, что: 1. Путь к новой модели указан правильно. 2. Формат модели совместим с YOLOV5. 3. Модель была успешно сохранена и находится по указанному пути. 4. Параметры модели (размеры изображений, количество классов и т.д.) соответствуют параметрам, используемым в коде. Пожалуйста, предоставьте более подробную информацию об ошибке, чтобы я мог помочь вам разобраться в проблеме.

Чтобы использовать модель, обученную с помощью YOLOV5, вам нужно правильно инициализировать и настроить модель. Ошибка, которую вы видите, связана с отсутствием ключа 'anchors' в вашем конфигурационном файле YAML.

Вот исправленный и уточнённый код:

import torch
from models.yolo import DetectionModel  # Убедитесь, что путь указан правильно

# Инициализация модели
model = DetectionModel('data/mydata/mydata.yaml')  # Укажите путь к вашему YAML-файлу

# Загрузка весов
model.load_state_dict(torch.load('runs/train/exp14/weights/best.pt', map_location='cpu')['model'].state_dict())

# Установка модели в режим оценки
model.eval()

# Преобразование модели в TorchScript
scripted_model = torch.jit.script(model)

# Сохранение TorchScript модели
scripted_model.save('best_scripted.pt')

Если вы столкнулись с ошибкой KeyError: 'anchors', убедитесь, что ваш YAML-файл содержит все необходимые параметры, включая 'anchors'. Если вы не знаете, что такое 'anchors', это параметры, используемые для определения размеров и положений anchor boxes, которые используются для предсказания объектов в вашем изображении.

Если вы не можете найти или добавить 'anchors' в ваш YAML-файл, вы можете попробовать использовать функцию model.yaml из вашего обученного файла, чтобы убедиться, что все параметры правильно инициализированы.