trtexec将yolov5.onnx装成

trtexec是NVIDIA TensorRT的命令行工具，用于将深度学习模型从常用的深度学习框架转换为TensorRT引擎。要使用trtexec将yolov5.onnx模型装成，需要以下步骤：

1. 安装TensorRT：首先要确保已经正确安装了TensorRT库。可以从NVIDIA官方网站下载安装包，并按照说明进行安装。

2. 下载yolov5.onnx模型：在确保已经安装TensorRT的情况下，要准备好yolov5.onnx模型文件。可以从官方的yolov5 GitHub库下载已经训练好的模型。

3. 使用trtexec进行转换：打开命令行终端，并导航到TensorRT的安装路径。运行以下命令来转换yolov5.onnx模型：

   trtexec --onnx=yolov5.onnx --saveEngine=yolov5.trt

这将使用trtexec工具将yolov5.onnx模型转换为yolov5.trt引擎文件。

4. 等待转换完成：转换过程可能会花费一些时间，具体取决于模型大小和计算机性能。等待转换完成后，您将在指定目录下找到生成的yolov5.trt引擎文件。

现在，您已经成功地使用trtexec工具将yolov5.onnx模型装成了TensorRT引擎。这样的转换可以提高深度学习模型的推理性能和效率，并适用于在NVIDIA GPU上进行加速推理的场景。

相关问题

python的yolov5转tensorrt

YOLOv5是一个基于PyTorch框架的实时目标检测模型，而TensorRT是NVIDIA提供的一种用于加速深度学习推理性能的高性能优化库，特别适合部署到硬件如GPU上。

将YOLOv5转换为TensorRT的过程通常被称为模型优化或者模型持久化。这一步骤涉及以下几个关键步骤：

1. **模型导出**: 首先需要将YOLOv5模型从PyTorch模型格式（如.pth）转换为兼容TensorRT的ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这可以使用torch2onnx工具或者直接通过YOLACT的官方脚本完成。

python yolov5/export.py --weights yolov5s.pt --output yolov5s.onnx

2. **量化处理**: ONNX模型通常是FP32（单精度浮点数）的，为了提高效率和减小内存占用，通常会对模型进行量化，将其转换为INT8（整型8位）。

3. **优化与转换**: 使用TensorRT的trtexec或者Python API `tf2onnx.utils.load_tensorrt_engine`，对ONNX模型进行优化并转换成TensorRT可执行文件（.engine），这个过程会考虑到硬件特性进行特定的计算图优化。

4. **验证与测试**: 最后，使用TensorRT提供的工具验证转换后的模型精度是否有所下降，并在实际设备上进行性能测试。

ubuntu下tensorrt加速yolov5

要在Ubuntu下使用TensorRT加速Yolov5，需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorRT，可以从NVIDIA官网下载相应版本的TensorRT，然后按照官方文档进行安装。

2. 安装yolov5，可以直接从GitHub上下载yolov5的代码，然后按照官方文档进行安装。

3. 将yolov5的模型转换成TensorRT支持的格式。可以使用yolov5自带的export.py脚本将模型转换成ONNX格式，然后再使用TensorRT的工具trtexec将ONNX格式的模型转换成TensorRT格式。

4. 将转换后的TensorRT模型集成到yolov5中。可以修改yolov5的detect.py脚本，将模型加载方式改为加载TensorRT模型，并修改相应的输出格式。

5. 运行加速后的yolov5。可以使用yolov5自带的demo.py脚本进行测试，也可以自己编写代码进行测试。

注意，使用TensorRT加速yolov5需要一定的编程和系统知识，建议在有经验的人的指导下进行操作。