yolov8训练好的pt模型量化

根据提供的引用内容，YOLOv8 官方工具目前只支持转换 FP32 和 FP16 格式的 TensorRT 模型，因此需要手动进行 int8 量化。下面是进行 int8 量化的步骤：

1. 安装 TensorRT 和 Polygraphy 工具。

2. 使用 Polygraphy 工具进行标定，以便于得到 int8 量化模型。标定时需要使用实际的训练集图片，并且并不是使用的图片越多越好。可以尝试使用不同的图片数量进行标定，以获得具有最佳指标的模型。如使用 32， 64 或 200 张图片。对于 YOLOv8x 模型来说，min-max 的标定方法要远好于 entropy 的标定方法。

3. 使用 TensorRT 进行 int8 量化。在量化时需要注意以下 4 个要点：

- 需要使用 TensorRT 的 Polygraphy 工具，以便于标定 calibration。
- 必须使用实际的训练集图片进行标定，才能得到较好的 int8 量化模型。
- 进行标定时，并不是使用的图片越多越好。可以尝试使用不同的图片数量进行标定，以获得具有最佳指标的模型。如使用 32， 64 或 200 张图片。
- 对于 YOLOv8x 模型来说，min-max 的标定方法要远好于 entropy 的标定方法。

下面是一个示例代码，用于将训练好的 yolov8 模型进行 int8 量化：

import tensorrt as trt
import numpy as np
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import polygraphy
from polygraphy.backend.trt import CreateConfig, EngineFromNetwork, NetworkFromOnnxBytes
from polygraphy.logger import G_LOGGER

# 读取训练好的 yolov8 模型
with open("yolov8.pt", "rb") as f:
    onnx_bytes = f.read()

# 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 模型
network = NetworkFromOnnxBytes(onnx_bytes)
config = CreateConfig()
engine = EngineFromNetwork(network, config)

# 进行 int8 量化
calibrator = trt.IInt8LegacyCalibrator()
# TODO: 根据实际情况实现 calibrator 的 get_batch_size 和 get_batch 函数
config.int8_calibrator = calibrator
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.STRICT_TYPES)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.max_workspace_size = 1 << 30
engine = EngineFromNetwork(network, config)

# 保存量化后的 TensorRT 模型
with open("yolov8_int8.trt", "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())