yolov7 onnx转engine

你可以使用TensorRT来将YOLOv7的ONNX模型转换为TensorRT引擎。下面是一些步骤供你参考：

1. 首先，你需要安装TensorRT并设置好环境。你可以从NVIDIA的官方网站上下载TensorRT并按照文档进行安装。

2. 然后，你需要使用ONNX Parser来解析YOLOv7的ONNX模型并创建TensorRT网络。你可以使用TensorRT Python API中的`trt.Builder`和`trt.OnnxParser`类来完成这个步骤。

   import tensorrt as trt

   TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
   builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
   network = builder.create_network()

   parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

   # 解析ONNX模型
   with open('yolov7.onnx', 'rb') as model:
       if not parser.parse(model.read()):
           for error in range(parser.num_errors):
               print(parser.get_error(error))

3. 接下来，你需要设置TensorRT网络的输入和输出。YOLOv7模型有三个输入（图像数据、图像尺寸、批处理大小）和两个输出（检测框坐标和类别概率）。你需要为这些输入和输出创建TensorRT的`trt.ITensor`对象。

   input_tensor = network.get_input(0)
   input_shape = input_tensor.shape
   input_tensor.name = 'input'

   output_tensor1 = network.get_output(0)
   output_shape1 = output_tensor1.shape
   output_tensor1.name = 'output1'

   output_tensor2 = network.get_output(1)
   output_shape2 = output_tensor2.shape
   output_tensor2.name = 'output2'

4. 然后，你可以设置TensorRT的优化选项，例如设置最大批处理大小、最大工作空间大小等。这些选项可以通过`trt.Builder`类的方法进行设置。

   builder.max_batch_size = 1
   builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB

5. 最后，你需要使用`trt.Builder`类的`build_cuda_engine`方法来编译TensorRT引擎，并将其保存到磁盘上以便后续使用。

   engine = builder.build_cuda_engine(network)
   trt.save_engine(engine, 'yolov7.engine')

完成以上步骤后，你将得到一个TensorRT引擎文件（yolov7.engine），你可以将其用于加速YOLOv7模型的推理过程。请注意，上述代码仅为示例，你可能需要根据你的具体模型和需求进行调整。