如果我想要的是pt类型的权重文件呢

如果你想在YOLOv7中使用.pt格式的权重文件，你需要将其转换为.h5格式。你可以使用PyTorch中的torch.save()函数将.pt文件保存为.h5文件。以下是一个示例代码：

import torch
import tensorflow as tf

# 加载PyTorch模型
pytorch_model = torch.load('model.pt')

# 转换为TensorFlow模型
input_tensor = tf.keras.layers.Input(shape=(416, 416, 3))
output_tensor = ...
tensorflow_model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

# 加载PyTorch权重到TensorFlow模型
for layer in tensorflow_model.layers:
    if 'conv2d' in layer.name:
        # 转换权重格式
        weight, bias = pytorch_model[layer.name + '.weight'], pytorch_model[layer.name + '.bias']
        weight = weight.permute(3, 2, 0, 1)
        layer.set_weights([weight.numpy(), bias.numpy()])

# 保存模型
tensorflow_model.save('model.h5')

这个代码片段假设你已经将YOLOv7的代码移植到了TensorFlow中，并且已经定义了一个TensorFlow模型。如果你还没有完成这些步骤，请参考YOLOv7的TensorFlow实现文档。