yolov7部署tensorrt，有相关代码吗

是的，部署YOLOv7到TensorRT的代码可以在GitHub上找到。以下是链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7-tensorrt

该仓库提供了YOLOv7的PyTorch实现，同时也提供了将YOLOv7模型转换为TensorRT格式的代码。在该仓库中，你可以找到以下文件：

- `yolov7.py`：YOLOv7的PyTorch实现代码
- `tensorrt.py`：将YOLOv7模型转换为TensorRT格式的代码
- `infer.py`：使用TensorRT格式的模型进行推理的Python脚本

你可以按照以下步骤来使用这些代码：

1. 克隆该仓库并安装相关依赖。

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7-tensorrt.git
cd yolov7-tensorrt
pip install -r requirements.txt

2. 下载YOLOv7 PyTorch模型的预训练权重，并将其转换为ONNX格式。

python3 yolov7.py --weights yolov7.pt --cfg cfg/yolov7.yaml --img-size 640 --onnx

3. 将ONNX模型转换为TensorRT格式。

python3 tensorrt.py --onnx yolov7.onnx --engine yolov7.trt --batch 1

4. 使用TensorRT格式的模型进行推理。

python3 infer.py --engine yolov7.trt --image ./data/samples/zidane.jpg

以上步骤中，`--weights`参数指定了YOLOv7模型的预训练权重，`--cfg`参数指定了YOLOv7模型的配置文件，`--img-size`参数指定了输入图片的大小，`--onnx`参数将模型转换为ONNX格式。`--onnx`参数会生成一个名为`yolov7.onnx`的文件。`--engine`参数将ONNX模型转换为TensorRT格式，并生成一个名为`yolov7.trt`的文件。`--batch`参数指定了推理时的批次大小。`--image`参数指定了要进行推理的图片路径。