yolov5_trt.py
时间: 2023-09-23 19:10:13 浏览: 71
yolov5_trt.py是一个脚本文件,用于将Yolov5模型转换为TensorRT引擎以实现更快的推理速度。根据引用中的内容,在运行yolov5_trt.py之前,你需要先将gen_wts.py脚本复制到你的Yolov5项目目录下,并通过命令"python gen_wts.py --weights weights/yolov5s.pt"生成yolov5s.wts文件。
然而,根据引用和引用中的错误信息,你可能遇到了一些问题。这些错误提示表明可能存在python和TensorRT版本不匹配的问题。具体来说,如果你使用的是Ubuntu 18.04和CUDA 10.4,适合的python版本是3.6,并且TensorRT版本应该是7.x.x.x或以下版本。
为了解决这些问题,你可以尝试以下步骤:
1. 确保你使用的是适合你系统环境的python版本。在你的情况下,应该是python3.6。
2. 检查你安装的TensorRT版本是否与你的CUDA版本兼容。确保你安装的是适合CUDA 10.4的TensorRT版本(7.x.x.x或以下版本)。
3. 如果你的python和TensorRT版本是正确的,你可以尝试重新安装TensorRT和相关的依赖项,以确保它们正确配置和链接。
通过以上步骤,你应该能够解决yolov5_trt.py脚本中遇到的问题。记得在解决问题之前备份你的代码,以防止意外数据丢失。
相关问题
tensorrtx的yolov5_trt.py
您好!对于您的问题,我可以给出TensorRTX库中的yolov5_trt.py文件的一些基本信息。yolov5_trt.py是一个用于将Yolov5模型转换为TensorRT引擎的脚本。它使用了TensorRT库和ONNX作为中间格式,以加速Yolov5模型的推理过程。
该脚本的功能包括加载Yolov5模型、将模型转换为ONNX格式、使用TensorRT库将ONNX模型转换为TensorRT引擎,并最终保存生成的TensorRT引擎文件。这样,在实际应用中,可以直接加载TensorRT引擎文件进行目标检测。
请注意,这只是对yolov5_trt.py文件的简要解释。如果您需要更详细的信息或代码示例,请提供更具体的问题。
python调用tensorrt yolov5_trt.py
首先,需要安装以下软件:
- CUDA 10.0 or 10.2
- cuDNN 7.6.5
- TensorRT 7.0.0+
然后,可以按照以下步骤调用 TensorRT YOLOv5:
1. 下载 YOLOv5 模型和 TensorRT YOLOv5 的代码并解压缩:
```
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov5/releases/download/v3.0/yolov5s.pt
git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
cd tensorrtx/yolov5
```
2. 将下载的 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式:
```
python3 -c 'import torch; x = torch.randn(1, 3, 640, 640); torch.onnx.export(torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s"), x, "yolov5s.onnx", opset_version=11)'
```
3. 编译 TensorRT YOLOv5:
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
```
4. 运行 TensorRT YOLOv5:
```
./yolov5 -s # Build and save yolov5s.engine
./yolov5 -d # Run inference with yolov5s.engine
```
其中,`-s` 参数表示编译并保存 TensorRT engine,`-d` 参数表示运行推理。在推理时,可以通过修改 `yolov5.cpp` 文件来更改输入和输出的尺寸、模型的路径等参数。
希望这些步骤可以帮助你成功调用 TensorRT YOLOv5。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)