linux环境TensorRT如何结合模型

在Linux环境中，TensorRT是一个高效的深度学习推理优化库，它能将原本由GPU加速计算的模型转换成可以在CPU上快速运行的高性能引擎。以下是结合TensorRT在Linux下使用的一般步骤：

1. 安装TensorRT：首先需要在Linux系统中安装NVIDIA CUDA和cuDNN支持的TensorRT版本。通常可以从NVIDIA官网下载适用于你硬件和CUDA版本的TensorRT SDK。

2. 准备模型：你需要有一个训练好的深度学习模型，通常是`.onnx`、`.uff`、`.pb`等格式。TensorRT支持多种模型格式，确保模型经过了前端工具（如ONNX、TensorFlow或PyTorch）的优化，并适配了推理的需求。

3. 导入模型并优化：使用TensorRT的Python API (`trtexec`, `python API` 或 `TensorRT ICD`)导入模型，然后通过构建和配置`Builder`、`Logger`、`Engine`等组件来创建一个优化后的推理引擎。这个过程涉及选择优化级别和内存管理策略。

4. 使用优化后的引擎：创建完引擎后，你可以加载到应用中，在CPU或GPU上进行高效推理。例如，如果你的应用是服务器端部署，可能会将其作为共享资源保存起来供多次请求复用。

5. 性能测试：对优化后的模型进行性能测试，对比原始模型和优化后的模型在速度和内存消耗上的差异。

相关问题

linux系统中安装tensorrt

要在Linux系统中安装TensorRT，您可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先，确保您已经安装了Python和pip，并且您的Python版本与所需的TensorRT版本相符。
2. 下载适用于您的Python版本的TensorRT包。您可以前往TensorRT的官方网站或使用合适的镜像网站获取TensorRT包的下载链接。
3. 在终端中导航到TensorRT的下载目录，并使用以下命令安装TensorRT包：[1]

cd TensorRT-8.4.1.5/python
pip install tensorrt-8.4.1.5-cp38-none-linux_x86_64.whl

4. 接下来，您可能还需要安装onnx-graphsurgeon，这是一个在TensorRT中处理ONNX模型的工具。您可以从TensorRT的下载目录中找到onnx-graphsurgeon的安装包，并使用以下命令进行安装：

cd TensorRT-8.4.1.5/onnx_graphsurgeon
pip install onnx_graphsurgeon-0.3.12-py2.py3-none-any.whl

5. 安装完成后，您就可以在Linux系统中使用TensorRT了。请注意，安装过程中可能会出现一些常见的报错，您可以参考TensorRT的文档或开发者社区来解决这些问题。

希望这些步骤能帮助您成功在Linux系统中安装TensorRT。如果您有任何其他问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [小记 linux 下安装TensorRT8.4](https://blog.csdn.net/Aurora_N/article/details/127282174)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【Redis从头学-完结】Redis全景思维导图一览！耗时半个月为Redis初学者准备的专栏！](https://download.csdn.net/download/2302_79094329/88285139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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。