yolov5权重文件转为trt

将 YOLOv5 的权重文件转为 TensorRT 格式，可以使用以下步骤：

1. 安装 TensorRT 和 PyCUDA。
2. 使用 PyTorch 加载 YOLOv5 模型，并将其转换为 ONNX 格式。
3. 使用 TensorRT 的 ONNX 解析器加载 ONNX 模型，并创建 TensorRT 引擎。
4. 将 TensorRT 引擎序列化为文件，即为最终的 TensorRT 模型。

相关问题

yolov5_cls_trt

yolov5_cls_trt是一个基于yolov5模型的TensorRT推理引擎。根据提供的引用内容，我们可以看出它是通过生成.engine文件来进行推理的。首先需要使用gen_wts.py脚本将yolov5s.pt模型文件转换为yolov5s.wts权重文件。然后使用yolov5_det.exe执行以下命令来生成.engine文件：yolov5_det.exe -s yolov5s.wts yolov5s.engine s。生成.engine文件后，可以使用以下命令来对图片进行预测：yolov5_det.exe -d yolov5s.engine images/。

加载trt格式的yolov5权重

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的物体检测模型，而TensorRT（Tegra Runtime）是一个高效的深度学习推理优化库。如果你想将YOLOv5的预训练权重从原始格式转换为TensorRT可以加载的格式，通常需要经过以下几个步骤：

1. **下载原始权重**：首先，从官方GitHub仓库或其他可信来源下载YOLOv5的预训练权重文件，这通常是`.pt`（PyTorch模型）或`.weights`（darknet格式）。

2. **转换为ONNX模型**：由于TensorRT不直接支持PyTorch模型，你需要先将其转换成ONNX格式，这可以使用如`torch.onnx.export`之类的工具，指定模型、输入大小和其他选项。

   python -m torch.jit.script yolov5s.py > yolov5s.pt
   python convert.py --weights yolov5s.pt --output yolov5s.onnx

3. **优化为TensorRT引擎**：接着，使用TensorRT的`trtexec`或`python API`将ONNX模型转换为TensorRT engine。这里涉及到设置一些配置，比如最大batch size、精度模式等。

   trtexec --onnx=yolov5s.onnx --engine= yolov5s.engine --fp16

4. **验证与加载**：最后，你可以使用TensorRT运行引擎来验证模型是否按预期工作，并在你的应用中加载这个engine进行实时推理。

注意：每个步骤可能会因为版本差异略有变化，建议查阅最新的YOLOv5和TensorRT文档以获取最新指引。