yolov8转trt
时间: 2023-08-27 07:16:14 浏览: 75
要将YOLOv8模型转换为TensorRT(TRT)格式,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装TensorRT:确保您已经正确安装了NVIDIA TensorRT,并且已经配置了相应的CUDA和CUDNN版本。
2. 导出YOLOv8模型:使用ultralytics/yolov5库或其他工具,将YOLOv8模型导出为ONNX格式。确保您已经将模型保存为`.onnx`文件。
3. 使用TensorRT进行转换:使用TensorRT Python API加载导出的ONNX模型,并将其转换为TensorRT格式。您可以使用以下代码作为参考:
```python
import tensorrt as trt
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
precision = 'fp16' # 可以选择 'fp32' 或 'fp16'
def build_engine(onnx_file_path):
explicit_batch = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(explicit_batch) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
builder.max_workspace_size = 1 << 28 # 设置最大的workspace大小
builder.fp16_mode = True if precision == 'fp16' else False # 根据指定精度设置builder的模式
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
if not parser.parse(model.read()):
print('解析ONNX模型失败')
for error in range(parser.num_errors):
print(parser.get_error(error))
return None
return builder.build_cuda_engine(network)
onnx_file_path = '/path/to/yolov8.onnx'
engine = build_engine(onnx_file_path)
if engine is not None:
trt.save_engine(engine, '/path/to/yolov8.trt')
```
在此代码中,您需要将`onnx_file_path`替换为YOLOv8模型的ONNX文件路径,并将`'/path/to/yolov8.trt'`替换为您希望保存TensorRT模型的路径。
4. 运行TensorRT模型:一旦转换完成并保存了TensorRT模型,您就可以使用TensorRT执行推理。您可以使用TensorRT Python API或使用C++进行推理。
这是一个基本的转换YOLOv8模型为TensorRT的步骤。请注意,具体的实施细节可能因YOLOv8的特定版本、TensorRT版本和使用的库而有所不同。因此,建议参考相关文档和示例代码以获取更准确的步骤和细节。