tensorrt提速yolov5

为了提高YOLOv5的推理速度，可以使用TensorRT进行加速。以下是使用TensorRT加速YOLOv5的步骤：

1. 首先，需要安装TensorRT并设置环境变量。可以参考NVIDIA官方文档进行安装和设置。

2. 接下来，需要将YOLOv5模型导出为ONNX格式。可以使用官方提供的export.py脚本进行导出。例如，导出yolov5s模型可以使用以下命令：

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include torchscript onnx --optimize --dynamic

这将在模型位置处生成yolov5s.onnx文件。

3. 然后，可以使用TensorRT进行优化和加速。可以使用以下代码进行加载和优化：

   import tensorrt as trt

   TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

   def build_engine(onnx_file_path):
       with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
           builder.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
           builder.max_batch_size = 1
           builder.fp16_mode = True
           with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
               parser.parse(model.read())
           engine = builder.build_cuda_engine(network)
           return engine

这将返回一个已经优化的TensorRT引擎。

4. 最后，可以使用以下代码进行推理：

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

   def allocate_buffers(engine):
       inputs = []
       outputs = []
       bindings = []
       for binding in engine:
           size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
           dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
           # Allocate host and device buffers
           host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
           device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
           # Append the device buffer to device bindings.
           bindings.append(int(device_mem))
           # Append to the appropriate list.
           if engine.binding_is_input(binding):
               inputs.append({'host': host_mem, 'device': device_mem})