python部署yolov5
时间: 2023-10-22 20:09:20 浏览: 122
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:
```bash
pip install pycuda numpy opencv-python
```
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#### 2. **源码与模型准备**
```bash
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:
```bash
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:
```bash
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc
make
```
- 生成引擎文件:
```bash
./yolov5 -s yolov5n.wts yolov5n.engine n # 'n'对应模型大小(n/s/m/l/x)
```
---
#### 5. **Python推理代码示例**
```python
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**
```bash
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。
```bash
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:
```bash
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:
```bash
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:
```bash
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:
```python
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]。
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