W1995S的博客

tensorrt

1.官方自带的export.py，选择模型python export.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 12.根据错误提示pip install coremltools、packaging。然后继续运行1的命令3.此时 weights下出现三个文件 :onnx、mlmodel、torchscript4.使用神经网络Netron,出现网络结构图。import netronnetron.start('yolov5s.onnx')

网上几乎都是使用c来部署yolov5的，使用python-API的我还没找到，github上也没找到用python编写的代码来启动yolov5，好在经过对ｃ部署yolov5的研究，实现了使用DeepStream5.0-python-API 部署yolov5。我们已经在之前部署过python-API-yolov3，目录sources/deepstream_python_apps-1.0/apps/deepstream-yolov3-python。也部署过C-API-yolov5，一拍即合。在sources

网上用c来部署yolov5的工程有很多，介绍一种包含yolov3/yolov4/yolov5(3.0/4.0/5.0)的github项目，我只实现了yolov5-5.0的工程，且使用了硬解码，其他算法自行实践。下面以yolov5s.pt为例子，需要使用TensorRT加速，需要模型的转化。１、将 PyTorch 模型转换为 wts 文件下载源码：git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitgit clone https://github

TensorRTxhttps://github.com/wang-xinyu/tensorrtxTensorRTx旨在通过tensorrt网络定义API实现流行的深度学习网络。正如我们所知，tensorrt有内置的解析器，包括caffeparser、uffparser、onnxparser等。但是当我们使用这些解析器时，我们经常会遇到一些“不支持的操作或层”问题，特别是一些最先进的模型正在使用新类型的层。那么我们为什么不跳过所有的解析器呢？我们只是使用TensorRT网络定义API来构建整个网络，它

1.安装依赖环境。CUDA9.0, 10.0, or 10.2。CuDNN 7.6.5 。Python 2 or Python 3 (Optional)2.下载TensorRT tar文件。访问: https //developer nvidia .com/tensorrt。选择TensorRT版本并下载3.选择安装的文件夹，所有的安装文件最终都安装在以Tenso:RT-version对应的子文件夹中4解压tar文件$ tar xzvf TensorRT-${version}.${os

文章目录Why TensorRTTensorRT部署流程TensorRT之大胃王TensorRT 模型导入流程TensorRT 优化细节TensorRT 部署方法Why TensorRT训练对于深度学习来说是为了获得一个性能优异的模型，其主要的关注点在于模型的准确度等指标。推理则不一样，其没有了训练中的反向迭代过程，是针对新的数据进行预测，而我们日常生活中使用的AI服务都是推理服务。相较于训练，推理的关注点不一样，从而也给现在有技术带来了新的挑战：根据上图可知，推理更关注的是高吞吐率、低响应时间、低