docker中运行yolov7模型，并导出一个onnx模型

在 Docker 中运行 YOLOv7 模型并导出 ONNX 模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在 Docker 中安装 YOLOv7 模型的依赖项和库。您可以使用以下命令安装 OpenCV、CUDA 和 cuDNN：

apt-get update
apt-get install -y --no-install-recommends libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openmpi-bin libopenmpi-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libatlas-base-dev liblapack-dev liblapacke-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev libboost-all-dev libhdf5-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libleveldb-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libsnappy-dev libprotobuf-dev libopenblas-dev python3-dev python3-numpy python3-pip python3-setuptools python3-wheel python3-opencv

2. 然后，从 YOLOv7 的 Github 存储库中克隆代码：

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7

3. 接下来，下载预训练的权重文件：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v1.0/yolov7.pt

4. 运行以下命令来生成 ONNX 模型：

python3 export.py --weights yolov7.pt --img 640 --batch 1 --save ./yolov7.onnx

这将使用预训练的权重文件生成 ONNX 模型，并将其保存在当前目录中的 yolov7.onnx 文件中。

注意：上述命令中，--img 参数指定输入图像的大小，--batch 参数指定批处理大小。您可以根据需要进行更改。