yolov9测试推理速度代码

YOLOv9（You Only Look Once version 9）是一个先进的物体检测模型，它基于YOLO系列算法，通常用于实时图像和视频的目标检测任务。要在Python中测试YOLOv9的推理速度，你需要使用相关的深度学习库如PyTorch或TensorFlow，以及YOLOv9的预训练权重文件。

以下是一个简单的例子，展示如何使用PyTorch框架在GPU上测量YOLOv9的速度：

import torch
from torchvision import models
from PIL import Image

# 加载预训练的YOLOv9模型（假设已经下载并解压到models目录）
model = models.yolov9(pretrained=True)

# 将模型放到GPU上，如果可用的话
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 测试图片路径
image_path = 'path_to_your_image.jpg'

# 图像预处理
img = Image.open(image_path)
img = img.resize((640, 640))  # YOLOv9默认输入尺寸
img = img.to(device).unsqueeze(0)  # 添加批次维度

# 开始计时
start_time = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end_time = torch.cuda.Event(enable_timing=True)

# 假设model.forward()返回预测结果
with torch.no_grad():
    start_time.record()
    output = model(img)
    end_time.record()

# 等待所有计算完成
torch.cuda.synchronize()

# 计算时间
inference_time = start_time.elapsed_time(end_time) / 1e3  # 单位为毫秒

print(f"YOLOv9的推理速度大约是 {inference_time:.2f} ms")

请注意，这只是一个基本示例，实际测试推理速度可能会因为模型复杂度、硬件性能、数据加载等因素有所不同，并需要多次运行求平均值以获得更准确的结果。