Yolov3使用TensorRT加速(一)

本文记录了使用TensorRT加速Yolov3模型过程中遇到的困难,包括Caffe的编译问题,如hdf5、c++11、lsnappy、leveldb和protobuf版本冲突等,并提供了相应的解决办法和参考资料。

近期想要用TensorRT加速一下自己训练过的yolov3模型,谁知道处处是坑,因此记录下来踩过的这些坑希望对大家有帮助。(也许你遇不到我的这些奇葩bug,那是最好不过了)
一.编译caffe
参照该大神的博客:https://blog.youkuaiyun.com/Chen_yingpeng/article/details/80692018
第一步过程其实就是模型转换,得到yolov3.cfg、yolov3.weights(用官方模型举例)转换成的yolov3.prototxt和yolov3.caffemodel. 前期的步骤不再详细介绍,例如安装pytorch等等。

前期下载caffe源码包括makefile 文件的修改,upsample层的加入等内容不再赘述,相信大家应该都没什么问题,主要记录一下make时候的一堆问题。
(1)hdf5
重新安装
(2)c++11
参考链接:https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/10214278.html
(3)lsnappy lleveldb
参考链接:https://www.cnblogs.com/zxc2man/p/4064480.html
(4)lib/libcaffe.so:undefine reference to goo

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