注意的是trt版本需要与cuda版本对应。 cmakefile make生成可执行文件 mkdir build && cd build && cmake .. && make -j 此处会生成可执行文件yolov5 wts文件生成 使用gen_wts.py脚本把训练的权重pt文件转为wts文件,方便yolov5读取 python gen_wts.py -w weights/Yolov5s6_pose_640.pt 并把weights/Yolov5s...
一、pt模型转onnx Ctrl CV:yolov9 onnx推理0 赞同 · 3 评论文章 二、tensorrt推理 """ /data_1/files/TensorRT-8.4.2.4/bin/trtexec --onnx=yolov9-c.onnx --explicitBatch --saveEngine=yolov9-c.engine --fp16 """ import numpy as np import time import tensorrt as trt import pycuda....
YOLOv5 pt转engine文件 在前面的环境基础上,继续安装依赖包 下载TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-12.0,博主是win11环境cuda 12.1 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download#trt861 安装这个文件:TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-12.0\TensorRT-8.6.1.6\python\tensorrt-8.6.1-cp38...
1 pytorch的pt文件转.onnx文件的时候涉及batchsize值,onnx2engine的时候也需要设置batchsize值,infer推理的时候也有batchsize参数。上述三处的batchsize的值需要一致,否则会出现【Cuda failure: 700 已放弃 (核心已转储)】的错误提示。 2 代码仅演示了一张固定图片的推理操作。 代码: 1 CMakeLists.txt # CMakeLi...
onnx转tensorrt工具源码由于yolov5里面加了一些新的东西,用这个方法要重新写,所以就没选这种方式了。 方法二 pt直接转到TensorRT 参考链接这个链接里的代码是专门针对yolov5s-1.0做的。 我要转的是yolov5l-2.0,所以选择这个链接python gen_wts.py这一步可能会遇到类似于以下这样的警告 ...
1、ONNX转化为TRT Engine # 导出onnx文件python export.py ---weights weights/v5lite-g.pt --batch-size 1 --imgsz 640 --include onnx --simplify# 使用TensorRT官方的trtexec工具将onnx文件转换为enginetrtexec --explicitBatch --onnx=./v5lite-g.onnx --saveEngine=v5lite-g.trt --fp16 ...
export.py，这个是专门用来将 pytorch 训练出来的 .pt格式 的模型文件转化为其他格式.这个脚本有3种导出格式，分别是 TorchScript、ONNX、CoreML。打开 pycharm ，点击运行调试配置。新建一个运行环境：输入以下运行参数：--weights ./runs/train/exp3/weights/best.pt --data ./data/head.yaml --include onnx...
1、ONNX转化为TRT Engine # 导出onnx文件python export.py ---weights weights/v5lite-g.pt --batch-size 1 --imgsz 640 --include onnx --simplify# 使用TensorRT官方的trtexec工具将onnx文件转换为enginetrtexec --explicitBatch --onnx=./v5lite-g.onnx --saveEngine=v5lite-g.trt --fp16 ...
在基于PytorchQuantization导出的含有QDQ节点的onnx时,我们发现尽管量化版本的torch模型精度很高,但是在TensorRT部署时精度却很低,TRT部署收精度损失很严重,通过可视化其他量化形式的engine和问题engine进行对比,我们发现是一些层的int8量化会出问题,由此找出问题量化节...
首先,我们需要有一个训练好的YOLO模型,通常是以.pt(PyTorch格式)或.weights(Darknet格式)存在的。为了使用TensorRT,我们需要将这个模型转换为ONNX格式,然后再使用TensorRT的工具将其转换为引擎文件(.engine)。 PyTorch到ONNX的转换: python # 假设你有一个名为yolov5.pt的PyTorch模型 import torch # 加载模型 model...