使用tensorrt自带的trtexec将onnx模型转换为trt模型

1.在官网下载好tensorrt,进入bin目录。(注意:在ubuntu上需要加上sudo,使用管理员权限。)

运行如下模型转换命令:

sudo ./trtexec --onnx=model_res512672_best.onnx --saveEngine=model_res512672_best.trt --workspace=1024 --iterations=1 --verbose

--workspace = 1024  以兆字节为单位设置工作区大小(默认 = 16)

--iterations  = 1 运行至少 N 次推理迭代(默认 = 10)

--verbose  使用详细日志记录 (默认 = false)

(注意:设置--workspace时需要先查看系统可用的内存。)

结果1:如果报错。需要尝试在/tensorrt/bin 目录下添加几个动态链接库。

例如在windows上:

加上:myelin64_1.dll;nvinfer.dll;nvinfer_plugin.dll;nvonnxparser.dll;nvparsers.dll。

<think>好的,用户想了解如何使用TensorRT在Python中部署YOLOv5模型。首先,我需要回顾一下TensorRT和YOLOv5的基本概念。TensorRT是NVIDIA的深度学习推理优化器,能提升模型在GPU上的推理速度。YOLOv5则是目标检测模型,部署时需要考虑模型转换、预处理、推理和后处理步骤。 用户提供的引用中有几个相关的资料。引用[3]提到了使用Python部署的方法,括将YOLOv5的PT模型导出为ONNX,然后转换TensorRT引擎。引用[4]提到Python部署相对于C++的优势,特别是在处理视频流或摄像头输入时。引用[5]虽然主要讲C++部署,但路径设置可能对Python环境也有参考价值。 接下来需要整理步骤。首先,导出模型ONNX格式,这一步可能需要使用YOLOv5自带的export.py脚本。然后,用TensorRTtrtexec工具将ONNX转换TensorRT引擎。之后,编写Python代码进行预处理、推理和后处理,括非极大值抑制(NMS)和绘制检测框。 需要注意的细节括:确保CUDA、cuDNN和TensorRT版本兼容;预处理时调整图像尺寸和归一化;推理时正确加载引擎文件;后处理时解析输出并应用NMS。此外,用户可能关心如何处理视频或实时摄像头输入,这部分可能需要用到OpenCV的VideoCapture。 可能的问题点模型转换时的错误,比如不支持的算子,需要检查ONNX导出是否正确。另外,Python和C++在部署时的差异,比如Python可能需要更简便的接口,但性能可能稍逊于C++。不过用户明确要求Python实现,所以应侧重Python相关的库和代码示例。 最后,根据引用资料,特别是引用[3]和[4],需要指导用户具体步骤,并确保代码示例正确,比如使用PyCUDA处理内存拷贝,以及使用OpenCV进行图像处理。同时,提供相关的问题供用户进一步学习,比如性能优化和多模型推理。</think>### 使用TensorRT部署YOLOv5的Python实现步骤 #### 1. **环境准备** - 安装CUDA、cuDNN和TensorRT,确保版本兼容(例如CUDA 11.x + TensorRT 8.x)[^5]。 - 安装Python依赖库: ```bash pip install numpy opencv-python pycuda tensorrt onnx ``` #### 2. **模型转换** - **导出YOLOv5为ONNX格式**:使用YOLOv5官方`export.py`脚本: ```bash python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx ``` 生成`yolov5s.onnx`文件[^3]。 - **转换TensorRT引擎**:使用TensorRT的`trtexec`工具: ```bash trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.trt --fp16 ``` 生成`yolov5s.trt`引擎文件[^3]。 #### 3. **Python推理代码实现** ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import cv2 import numpy as np # 加载TensorRT引擎 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with open("yolov5s.trt", "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 创建执行上下文 context = engine.create_execution_context() # 分配输入/输出内存 inputs, outputs, bindings = [], [], [] stream = cuda.Stream() for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes) bindings.append(int(device_mem)) if engine.binding_is_input(binding): inputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem}) else: outputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem}) # 图像预处理 def preprocess(image): img = cv2.resize(image, (640, 640)) img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC -> CHW img = np.ascontiguousarray(img).astype(np.float32) / 255.0 return img # 推理函数 def inference(image): np.copyto(inputs[0]['host'], image.ravel()) cuda.memcpy_htod_async(inputs[0]['device'], inputs[0]['host'], stream) context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) cuda.memcpy_dtoh_async(outputs[0]['host'], outputs[0]['device'], stream) stream.synchronize() return outputs[0]['host'] # 后处理(NMS和绘制结果) def postprocess(output, image): # 解析输出并应用NMS(需根据模型输出结构实现) # 示例:output shape为(1, 25200, 85) boxes = ... # 解码边界框 scores = ... # 置信度过滤 indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, scores, 0.5, 0.5) # 绘制检测框 for i in indices: x1, y1, x2, y2 = boxes[i] cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2) return image # 测试流程 img = cv2.imread("test.jpg") preprocessed = preprocess(img) output = inference(preprocessed) result = postprocess(output, img.copy()) cv2.imwrite("result.jpg", result) ``` #### 4. **关键说明** - **预处理**:需匹配YOLOv5输入尺寸(默认640x640)和归一化[^3]。 - **后处理**:需根据模型输出格式解析坐标和类别,并应用NMS过滤冗余框[^1]。 - **性能优化**:使用FP16精度可提升推理速度,但需GPU支持。 --- ###
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