linux系统yolov8 tensorrt加速

对于在Linux系统上使用Yolov8和TensorRT进行加速，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了NVIDIA GPU驱动和CUDA。TensorRT是NVIDIA的深度学习推理库，需要GPU支持。

2. 安装CUDNN库，它是加速深度神经网络计算的GPU加速库。

3. 下载Yolov5的代码库，并进行编译。你可以从GitHub上的ultralytics/yolov5存储库中获取代码。

4. 通过以下命令安装Yolov5所需的Python依赖项：

   pip install -r requirements.txt

5. 下载预训练的Yolov5权重文件。你可以从Yolov5的GitHub页面或其他来源获取权重文件。

6. 使用TensorRT进行加速，将Yolov5模型转换为TensorRT格式。这可以通过使用yolov5export.py脚本来完成。示例如下：

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

7. 运行以上命令后，将得到一个TensorRT格式的模型文件yolov5s.trt。

8. 在你的应用程序中加载并使用yolov5s.trt文件进行目标检测。这样可以利用TensorRT的优化性能来加速推理过程。

请注意，以上步骤仅适用于Yolov5模型，如果你要使用Yolov8模型，相应的步骤可能会有所不同。确保按照Yolov8的特定要求进行操作。