import torch
import torch.nn as nn
import sys
import os

def attempt_load(weights, device=''):
    """尝试加载YOLOv5模型"""
    # 加载模型
    model = torch.load(weights, map_location=device)
    
    # 确定模型格式
    if isinstance(model, dict):
        if 'model' in model:  # state_dict格式
            model = model['model']
        elif 'state_dict' in model:  # state_dict格式
            model = model['state_dict']
    
    # 如果是state_dict，则需要创建模型架构
    if isinstance(model, dict):
        print("警告：加载的是权重字典，尝试创建默认模型结构")
        from models.yolov5_model import YOLOv5
        model_arch = YOLOv5()
        model_arch.load_state_dict(model)
        model = model_arch
    
    # 设置为评估模式
    if isinstance(model, nn.Module):
        model.eval()
    
    # 检查是否有类别信息
    if not hasattr(model, 'names') or not model.names:
        print("模型没有类别信息，尝试加载默认类别")
        # 设置通用类别
        model.names = ['object']
        
    return model

class YOLOv5:
    """简化版YOLOv5模型结构，用于加载权重"""
    def __init__(self):
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.names = []  # 类别名称
        # 这里应该添加真实的网络结构
        # 但为了简单起见，我们只提供一个占位符
        # 在实际使用中，您应该实现完整的网络架构
        
    def forward(self, x):
        # 这里应该是实际的前向传播逻辑
        # 这只是一个占位符
        raise NotImplementedError("这是一个占位符模型，请使用完整的YOLOv5模型实现")
        
    def load_state_dict(self, state_dict):
        print("尝试加载模型权重")
        # 实际的权重加载逻辑
        # 这只是一个占位符
        return self