python部署yolov5

好的，关于Python部署Yolov5，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装必要的依赖库：numpy、torch、opencv-python、tqdm等。
2. 下载Yolov5的代码仓库：https://github.com/ultralytics/yolov5。
3. 下载预训练模型权重文件：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v3.1/yolov5s.pt。
4. 将需要检测的图片或视频放入指定的文件夹中。
5. 运行以下命令进行检测：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source path/to/images

其中，--weights参数指定预训练模型权重文件的路径，--img参数指定输入图片的大小，--conf参数指定置信度阈值，--source参数指定输入图片或视频的路径。

相关问题

tensorrtx，python部署yolov5

<think>好的，用户想了解如何使用TensorRTX在Python中部署YOLOv5。我需要结合提供的引用内容，整理出步骤清晰的教程和示例代码。

首先，引用中提到需要下载tensorrtx仓库和YOLOv5的权重文件。用户已经下载了yolov5n.pt，可能还需要对应的tensorrtx代码。根据引用[1]和[2]，生成wts文件是关键的第一步，这需要运行gen_wts.py脚本将.pt转换为.wts。

接下来，编译TensorRT引擎。用户可能需要使用CMake和make来构建tensorrtx中的YOLOv5项目。这一步可能会涉及到动态维度的设置，引用[3]提到在导出ONNX时需要调整dynamic_axes，确保batch、height、width是动态的，但通常只保留batch为动态，其他固定。不过用户可能直接使用tensorrtx提供的代码，不需要自己导出ONNX，所以需要确认tensorrtx的说明。

然后，将生成的.wts文件转换为.engine文件。这里可能需要运行编译后的可执行文件，例如yolov5，执行时传入参数生成引擎文件。

接下来是Python中的推理代码。需要用到TensorRT的Python API加载引擎文件，并进行推理。引用中提到了detect.py，但用户可能需要参考tensorrtx的示例代码，处理输入输出，执行推理，后处理包括非极大抑制等。

还需要注意安装依赖，比如pycuda，以及正确配置TensorRT的路径。可能还需要处理图像预处理，将输入数据转换为适合引擎的格式，比如调整大小、归一化等。

最后验证部署是否成功，运行推理并查看结果。用户可能会遇到动态尺寸的问题，需要确保引擎支持或者在代码中处理。

需要检查步骤是否完整，是否遗漏了环境配置或者依赖安装，比如CUDA、TensorRT、OpenCV等。同时，示例代码要正确，可能需要参考tensorrtx仓库中的Python示例，或者根据C++代码进行适当的转换。

总结步骤应该是：环境准备→生成wts→编译生成引擎→Python加载引擎→推理和后处理。确保每个步骤都有对应的命令和代码片段，并提醒用户注意路径和版本兼容性问题。</think>### 使用TensorRTX在Python中部署YOLOv5的详细步骤

以下是基于引用内容整理的部署流程，包含关键代码示例：

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#### 1. **环境准备**
- 安装CUDA、cuDNN、TensorRT（版本需匹配）
- 安装Python依赖：

     pip install pycuda numpy opencv-python

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#### 2. **源码与模型准备**

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # 官方YOLOv5仓库
   git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx  # TensorRTX优化库

下载YOLOv5预训练权重（如`yolov5n.pt`）[^2]

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#### 3. **生成WTS文件**
- 使用TensorRTX提供的`gen_wts.py`脚本转换模型：

     cd tensorrtx/yolov5
     python gen_wts.py -w yolov5n.pt -o yolov5n.wts

生成`yolov5n.wts`文件[^1]

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#### 4. **编译TensorRT引擎**
- 修改CMakeLists.txt中TensorRT路径后编译：

     mkdir build && cd build
     cmake .. -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc
     make

- 生成引擎文件：

     ./yolov5 -s yolov5n.wts yolov5n.engine n  # 'n'对应模型大小（n/s/m/l/x）

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#### 5. **Python推理代码示例**

   import pycuda.autoinit
   import pycuda.driver as cuda
   import tensorrt as trt
   import cv2
   import numpy as np

   class HostDeviceMem:
       def __init__(self, host_mem, device_mem):
           self.host = host_mem
           self.device = device_mem

   def load_engine(engine_path):
       with open(engine_path, 'rb') as f, trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) as runtime:
           return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

   def preprocess(img):
       img = cv2.resize(img, (640, 640))
       img = img.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32)  # HWC -> CHW
       img /= 255.0
       return np.ascontiguousarray(img)

   # 初始化TensorRT引擎
   engine = load_engine("yolov5n.engine")
   context = engine.create_execution_context()

   # 分配内存
   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(HostDeviceMem(host_mem, device_mem))
       else:
           outputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem))

   # 执行推理
   img = cv2.imread("test.jpg")
   input_data = preprocess(img).ravel()
   np.copyto(inputs[0].host, input_data)
   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()

   # 后处理（需实现非极大抑制）
   output = outputs[0].host.reshape(-1, 85)
   # ...添加NMS处理...

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#### 6. **验证部署**

   python detect.py --weights yolov5n.engine --source 0  # 使用摄像头测试

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### 关键注意事项
1. **动态维度处理**：若需要动态输入尺寸，需修改ONNX导出参数（参考引用[3]动态轴设置）
2. **后处理实现**：需自行添加NMS和非线性激活函数处理
3. **版本兼容性**：确保TensorRT版本与CUDA、cuDNN匹配

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python3.6部署yolov5

### 部署YOLOv5模型的Python 3.6环境设置指南

#### 创建虚拟环境并安装依赖项
为了确保项目独立性和兼容性，在开始之前创建一个新的虚拟环境是非常重要的。

python3.6 -m venv yolo_env
source yolo_env/bin/activate

激活虚拟环境后，更新`pip`至最新版本，并安装必要的软件包：

pip install --upgrade pip setuptools wheel

#### 安装PyTorch和其他依赖项
YOLOv5通常基于PyTorch框架运行。对于特定版本的支持，请查阅官方文档确认支持情况[^1]。这里假设目标平台已经验证过对Python 3.6的支持:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

接着安装其他必需库以及YOLOv5仓库中的需求文件：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

#### 准备模型权重文件
下载预训练好的YOLOv5模型权重文件（例如yolov5s.pt），将其放置在适当位置以便后续加载使用。

#### 编写推理脚本
编写一个简单的Python脚本来测试已部署模型的功能。下面是一个基本的例子来展示如何执行对象检测任务：

import torch
from pathlib import Path
import cv2

def load_model(weights_path='path/to/best.pt'):
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights_path, force_reload=True)
    return model

def detect_objects(image_path):
    img = cv2.imread(str(Path(image_path)))
    results = model(img)
    
    # 显示预测结果
    results.print()
    results.show()

if __name__ == "__main__":
    model = load_model()
    image_file = "test.jpg"
    detect_objects(image_file)

此代码片段展示了如何加载自定义训练过的YOLOv5模型并对单张图片进行推断处理[^2]。