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。

相关问题

tensorrt加速yolov5 cpu

对于使用TensorRT加速Yolov5的CPU推理，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了TensorRT和Yolov5。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装TensorRT，并从Yolov5的GitHub页面获取Yolov5的代码。

2. 在Yolov5的代码中，将模型转换为ONNX格式。你可以使用`export.py`脚本来完成这一步骤，具体命令如下：

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

这将生成一个名为`yolov5s.onnx`的ONNX模型文件。

3. 接下来，你需要使用TensorRT来优化这个ONNX模型。你可以使用TensorRT的Python API来完成这一步骤。下面是一个简单的示例代码：

   import tensorrt as trt
   import onnx

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

   def build_engine(onnx_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
           builder.max_batch_size = 1

           with open(onnx_path, 'rb') as model:
               parser.parse(model.read())

           return builder.build_cuda_engine(network)

   def save_engine(engine, file_path):
       serialized_engine = engine.serialize()
       with open(file_path, 'wb') as f:
           f.write(serialized_engine)

   onnx_path = 'yolov5s.onnx'
   engine_path = 'yolov5s.trt'

   engine = build_engine(onnx_path)
   save_engine(engine, engine_path)

这将生成一个名为`yolov5s.trt`的TensorRT引擎文件。

4. 现在，你可以使用TensorRT引擎来进行推理。下面是一个简单的示例代码：

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

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

   def allocate_buffers(engine):
       inputs = []
       outputs = []
       bindings = []
       stream = cuda.Stream()

       for binding in engine:
           size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
           dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
           host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
           device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)

           bindings.append(int(device_mem))
           if engine.binding_is_input(binding):
               inputs.append((host_mem, device_mem))
           else:
               outputs.append((host_mem, device_mem))

       return inputs, outputs, bindings, stream

   def do_inference(engine, inputs, outputs, bindings, stream):
       [cuda.memcpy_htod_async(inp, host, stream) for host, inp in inputs]
       engine_context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
       [cuda.memcpy_dtoh_async(host, out) for host, out in outputs]
       stream.synchronize()

   engine_path = 'yolov5s.trt'

   with open(engine_path, 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
       engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

   inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine)

   # 这里填入你的输入数据
   input_data = np.random.random(size=(1, 3, 640, 640)).astype(np.float32)

   inputs[0][0].host = input_data

   with engine.create_execution_context() as engine_context:
       do_inference(engine_context, inputs, outputs, bindings, stream)

   output_data = outputs[0][0].host

这将生成一个名为`output_data`的推理结果。

这样，你就可以使用TensorRT加速Yolov5的CPU推理了。请注意，在从ONNX模型生成TensorRT引擎时，你可以根据自己的需求进行一些参数的调整，如最大工作空间大小和最大批处理大小。此外，你还可以根据自己的具体情况优化推理过程中的内存分配和数据传输。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

tensorrt加速yolov5 具体流程

TensorRT可以用来加速Yolo系列的目标检测算法，下面是大致的流程：

1. 下载并安装TensorRT

2. 下载Yolov5的模型文件（.pt或.onnx格式）

3. 将模型文件转换为TensorRT可用的格式(.trt)

- 使用torch2trt工具将.pt文件转换为.trt文件
- 使用onnx2trt工具将.onnx文件转换为.trt文件

4. 在C++代码中加载.trt文件并运行推理

- 创建TensorRT引擎
- 创建输入和输出Tensor
- 将输入数据传递给引擎
- 运行推理
- 获取输出结果

5. 可以使用OpenCV等库将输出结果可视化

具体实现过程可以参考以下链接：

- https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5

- https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB/tree/master/TensorRTx