帮我写一段代码，用TensorRT Python API进行yolov5推理，weights文件是yolov5s.engine。

当然，我可以帮你编写这段代码。以下是使用TensorRT Python API进行yolov5推理的示例代码：

import tensorrt as trt

def load_plugins():
    trt.init_libnvinfer_plugins(TRT_LOGGER, '')

def build_engine(engine_file):
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
        builder.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置最大工作空间大小
        builder.max_batch_size = 1  # 设置最大批处理大小
        if not builder.platform_has_fast_fp16:
            builder.fp16_mode = True  # 如果支持FP16，在builder中启用FP16模式
        builder.strict_type_constraints = True  # 将严格类型约束设置为true以提高推理性能

        # 加载预编译的engine文件
        with open(engine_file, 'rb') as f:
            engine_data = f.read()
            engine = builder.deserialize_cuda_engine(engine_data)

        return engine

def prepare_input_output(engine):
    input_name = engine.get_binding_name(0)  # 获取输入绑定名称
    output_name = engine.get_binding_name(1)  # 获取输出绑定名称

    # 分配主机内存和设备内存
    input_shape = (batch_size, channels, height, width)
    input_host_mem = cuda.pagelocked_zeros(input_shape, dtype=np.float32)
    input_device_mem = cuda.mem_alloc(input_host_mem.nbytes)

    output_shape = (batch_size, num_classes, output_height, output_width)
    output_host_mem = cuda.pagelocked_zeros(output_shape, dtype=np.float32)
    output_device_mem = cuda.mem_alloc(output_host_mem.nbytes)

    return input_name, output_name, input_host_mem, input_device_mem, output_host_mem, output_device_mem

def do_inference(engine, context, input_host_mem, input_device_mem, output_host_mem, output_device_mem):
    with engine.create_execution_context() as context:
        bindings = [int(input_device_mem), int(output_device_mem)]
        stream = cuda.Stream()

        # 将输入数据从主机内存复制到设备内存
        cuda.memcpy_htod_async(input_device_mem, input_host_mem, stream)

        # 执行推理计算
        context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)

        # 将输出结果从设备内存复制到主机内存
        cuda.memcpy_dtoh_async(output_host_mem, output_device_mem, stream)

        # 同步等待结果完成
        stream.synchronize()

        # 处理输出结果
        # ...

# 加载plugins（例如BatchedNMS和YOLOLayer plugins等）
load_plugins()

# 构建engine
engine_file = 'yolov5s.engine'
engine = build_engine(engine_file)

# 准备输入输出
input_name, output_name, input_host_mem, input_device_mem, output_host_mem, output_device_mem = prepare_input_output(engine)

# 进行推理
do_inference(engine, context, input_host_mem, input_device_mem, output_host_mem, output_device_mem)

请确保已经安装了TensorRT Python API和相应的依赖库，并将代码中的batch_size、channels、height、width、num_classes、output_height和output_width根据您的实际情况进行设置。

这是一个简单的示例代码，你需要根据自己的需求进行适当的修改和扩展。如果你对TensorRT和yolov5有更深入的了解，可以进一步优化和调整代码以达到更好的推理性能。