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

yolov5边缘计算

### YOLOv5在边缘计算环境下的部署实现方案

#### 1. 模型优化与适配
为了使YOLOv5更好地适应边缘设备，德州仪器推出了两个主要的优化版本：YOLOV5-ti-lite和EdgeAI-YOLOv5。前者专注于解决潜在的命名冲突并保持核心功能不变，而后者则更进一步，在多个方面进行了改进以提升性能。

- **替换Focus层**：EdgeAI-YOLOv5移除了不适合嵌入式系统的Focus层，降低了整体架构复杂度，并提高了训练效率[^2]。

- **量化友好激活函数的选择**：针对低功耗硬件的特点，选择了更适合量化的激活机制来提高推理速度而不损失太多精度。

#### 2. 转换工具链支持
对于不同平台的支持至关重要。EdgeAI-YOLOv5不仅限于PyTorch作为唯一的开发框架，还提供了向ONNX、CoreML以及TFLite格式转换的能力，使得该模型可以在广泛的终端侧环境中轻松加载执行。

#### 3. 加速技术集成
当涉及到具体的加速手段时，可以借鉴NVIDIA Jetson Nano平台上采用的方法——即利用TensorRT库来进行高效能运算的同时借助DeepStream SDK完成实时视频流处理任务[^3]。具体来说：

- 使用`trtexec`命令行工具将原生的`.pt`文件转化为适合GPU加速的`.engine`文件；
- 结合C++或Python API编写应用程序逻辑，负责数据预处理（如缩放、归一化）、调用TRT引擎进行前向传播操作以及后续的结果解析工作；
- 应用非最大抑制算法(NMS)筛选出最有可能的目标边界框，并将其可视化标注到输入帧之上[^4]。

// C++ TensorRT 推理示例片段
ICudaEngine* engine = createInferUniquePtr(nvinfer1::createInferenceBuilder(*logger))->buildCudaEngine(network.get());
context = createInferUniquePtr(engine->createExecutionContext());

// ...省略部分代码...

float *inputDataDevice, *outputDataDevice;
cudaMalloc(&inputDataDevice, inputSize);
cudaMalloc(&outputDataDevice, outputSize);

do {
    // 数据传输 & 前向传递
    cudaMemcpy(inputDataDevice, inputDataHost, inputSize, cudaMemcpyHostToDevice);
    context->execute(batchSize, &inputDataDevice); 
    cudaMemcpy(outputDataHost, outputDataDevice, outputSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 后处理 (NMS etc.)
} while (!done);

ubuntu下tensorrt加速yolov5

要在Ubuntu中使用TensorRT加速Yolov5，需要先安装Yolov5和TensorRT。

1. 安装Yolov5

可以按照官方文档的步骤进行安装：https://github.com/ultralytics/yolov5

2. 安装TensorRT

可以按照NVIDIA的官方文档进行安装：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html

3. 导出ONNX模型

将训练好的Yolov5模型导出为ONNX格式，可以使用官方提供的导出脚本进行导出：

python export.py --weights path/to/weights.pt --img 640 --batch 1 --name yolov5s --simplify --dynamic

4. 转换为TensorRT模型

使用TensorRT提供的工具`trtexec`将ONNX模型转换为TensorRT模型：

trtexec --onnx=path/to/yolov5s.onnx --saveEngine=path/to/yolov5s.engine --explicitBatch --fp16

这里使用了`--explicitBatch`选项来指定显式批次大小，并使用了`--fp16`选项来启用FP16精度加速。

5. 加载TensorRT模型并推理

在Python代码中加载TensorRT模型，并进行推理：

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

# 加载TensorRT引擎
with open('path/to/yolov5s.engine', 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 分配输入和输出内存
input_shape = engine.get_binding_shape(0)
output_shape = engine.get_binding_shape(1)
input_host_mem = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(input_shape), dtype=np.float32)
output_host_mem = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(output_shape), dtype=np.float32)
input_device_mem = cuda.mem_alloc(input_host_mem.nbytes)
output_device_mem = cuda.mem_alloc(output_host_mem.nbytes)

# 加载图像并预处理
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (input_shape[3], input_shape[2]))
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = np.transpose(img, [2, 0, 1]) # HWC -> CHW
img = np.expand_dims(img, axis=0) # add batch dimension

# 将输入数据复制到设备内存
cuda.memcpy_htod(input_device_mem, input_host_mem)

# 执行推理
context.execute_v2(bindings=[int(input_device_mem), int(output_device_mem)])

# 将输出数据复制到主机内存
cuda.memcpy_dtoh(output_host_mem, output_device_mem)

# 解析输出结果
output = output_host_mem.reshape(output_shape)

这里需要注意的是，输入和输出内存的分配需要使用`cuda.pagelocked_empty`函数分配固定大小的内存，并且需要使用`cuda.mem_alloc`函数在设备上分配对应大小的内存，这样能够提高数据传输效率。

参考链接：
- https://developer.nvidia.com/blog/speeding-up-deep-learning-inference-using-tensorrt-integration-with-onnx-runtime/
- https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/sample-support-guide/index.html#python_sample_code