上一节yolov8的训练已经完成了，现在要开始做模型的转换了，这里和yolov7方式相似，但是有一些差异，尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。

   首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。

我们一个一个看，首先filter.py里 要先增加个Filter的自定义层。

op_source = """
        #include <torch/script.h>
        torch::Tensor Filter(torch::Tensor in, int64_t topK, double m_lowScoreThresh)
        {
            return in;
        }
        static auto registry =
            torch::RegisterOperators("custom_ops::Filter", &Filter);
        """

torch.utils.cpp_extension.load_inline(
    name='Filter',
    cpp_sources=op_source,
    is_python_module=False,
    verbose=True,
    )

@parse_args("v", "i", "f")
def symbolic_filter(