yolov5权重文件转为trt
时间: 2023-11-09 16:03:03 浏览: 47
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/。
trt文件加速yolov5推理
trt文件可以通过使用TensorRT库来加速yolov5的推理过程。使用TensorRT的API,可以将yolov5模型转换为.trt文件,这个文件包含了优化后的推理引擎,可以在生产环境中快速而高效地进行目标检测。
要将yolov5模型转换为.trt文件,可以按照以下步骤操作:
1. 下载并安装TensorRT库
2. 根据yolov5模型的权重文件,使用相应的脚本生成.wts文件
3. 使用TensorRT库中的API加载.wts文件并创建推理引擎
4. 使用推理引擎进行目标检测推理
具体的操作步骤如下:
1. 首先,下载并安装TensorRT库,确保安装过程中的所有依赖项都已满足。
2. 使用yolov5官方提供的脚本(例如gen_wts.py)将yolov5的权重文件转换为.wts文件。
3. 使用TensorRT的API加载.wts文件并创建推理引擎。可以参考TensorRT的官方文档或示例代码来了解如何进行这些操作。
4. 使用推理引擎进行目标检测推理。将输入图片传入推理引擎,得到预测输出结果。