安装TensorRT下的whl 这里需要为Python安装运行TensorRT的必要包。 进入到tensorRT下的python文件夹,并根据python版本安装合适的包pip install tensorrt-8.2.1.8-cp38-none-linux_x86_64.whl 同时安装uff和graphsurgeon同样,tensorRT下有uff和graphsurgeon文件夹,分别安装两个文件夹下的安装包: pip install uff-0.6.5-py2...
with open('yolov5s.engine', 'wb') as f: f.write(engine.serialize()) 四、使用Python部署TensorRT模型 使用TensorRT的Python API,你可以轻松地部署TensorRT模型。以下是一个简单的示例代码: ```pythonimport tensorrt as trtimport numpy as npimport cv2 加载TensorRT模型 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logg...
Github地址:https://github.com/NVIDIA/TensorRT 1.3 Yolov5两种部署方式比较: Tensorrt 优点:在GPU上推理速度是最快的;缺点:不同显卡cuda版本可能存在不适用情况; ONNX Runtime优点:通用性好,速度较快,适合各个平台复制; 2.Yolov5 ONNX Runtime部署 源码地址:https://github.com/itsnine/yolov5-onnxruntime ...
安装tensorrtx 回到顶部 安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1,Python为3.6.9,CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同版本的torch,torch<=1.10.0。 1 安装torch1.8.0 1 2 3 4 5 # substitute the link URL and wheel filename from the desired torch version above wget https://nvidia...
TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。 本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型,使用的TensorRT版本为8.4.1.5,如果使用其他版本可能会存在...
前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov...
YOLOv5在Python中基于TensorRT的加速部署 YOLOv5是一个流行的目标检测模型,其具有卓越的速度和精度。然而,在一些资源受限的环境下,例如嵌入式系统或移动设备上,标准的PyTorch模型可能无法满足需求。这时,使用TensorRT进行加速是一个理想的解决方案。本文将介绍如何在Python中将YOLOv5部署到TensorRT以实现加速。
python3 gen_wts.py -w best.pt -o best.wts 生成引擎文件(注意修改yololayer.h中的类别数) cd tensorrtx/yolov5/ mkdir build cd build cp tensorrtx/yolov5/yolov5s.wts tensorrtx/yolov5/build cmake .. make sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s ...
5. 优化为TensorRT 首先,确保安装了TensorRT及其相关的Python绑定。可以使用以下命令来优化ONNX模型: importtensorrtastrtimportonnxfromonnx_tf.backendimportprepare# 加载ONNX模型model_path="yolov5s.onnx"onnx_model=onnx.load(model_path)# 创建TensorRT构建器builder=trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING...
构建TensorRT引擎,将优化后的网络定义序列化为可执行文件。 这个过程可以通过TensorRT提供的Python API或使用TensorRT的命令行工具来完成。 五、推理部署 一旦生成了TensorRT引擎,我们就可以使用它来进行模型推理了。推理过程可以通过以下步骤完成: 加载TensorRT引擎。 准备输入数据,并将其传递给TensorRT引擎进行推理。 从Tens...