yolov5-cls: /home/jm/桌面/tensorrtx-yolov5-v6.2/yolov5/yolov5_cls.cpp:151: void APIToModel(unsigned int, nvinfer1::IHostMemory**, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `engine != nullptr' failed. 已放弃 (核心已转储)
时间: 2024-02-01 14:01:51 浏览: 33
这个错误是由于在使用 YOLOv5 进行推理时,模型引擎为空引起的。建议检查以下几点:
1. 确认模型文件路径是否正确,模型文件是否存在。
2. 确认是否正确加载了模型文件,是否成功创建了 TensorRT 的推理引擎。
3. 如果是在使用 TensorRT 进行加速时,需要检查 TensorRT 版本是否与代码兼容。
如果以上检查都没有问题,可以尝试重新编译代码,并确保编译选项正确设置。如果问题仍然存在,可以考虑查看相关的日志信息以获取更多的信息。
相关问题
Building engine, please wait for a while... [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 3: (Unnamed Layer* 0) [Convolution]:kernel weights has count 0 but 3456 was expected [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 4: (Unnamed Layer* 0) [Convolution]: count of 0 weights in kernel, but kernel dimensions (6,6) with 3 input channels, 32 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 3 * 6*6 * 32 / 1 = 3456 [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 4: [convolutionNode.cpp::computeOutputExtents::58] Error Code 4: Internal Error ((Unnamed Layer* 0) [Convolution]: number of kernel weights does not match tensor dimensions) [06/02/2023-21:46:54] [E] [TRT] 4: [network.cpp::validate::2956] Error Code 4: Internal Error (Could not compute dimensions for (Unnamed Layer* 0) [Convolution]_output, because the network is not valid.) Build engine successfully! yolov5-cls: /home/jm/桌面/tensorrtx-yolov5-v6.2/yolov5/yolov5_cls.cpp:151: void APIToModel(unsigned int, nvinfer1::IHostMemory**, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `engine != nullptr' failed. 已放弃 (核心已转储)
这个错误是由于在构建 TensorRT 引擎时,模型权重维度不匹配导致的。根据错误提示信息,在第 3 层卷积中期望有 3456 个权重,但实际上没有权重。
建议检查以下几点:
1. 确认模型是否正确加载,并且权重文件是否存在。
2. 检查模型的网络结构和权重是否对应,特别是在卷积层中,确保权重的维度与卷积核的大小、输入通道数、输出通道数、分组数等一致。
3. 如果是在使用 TensorRT 进行加速时,需要检查 TensorRT 版本是否与代码兼容。
如果以上检查都没有问题,可以尝试重新编译代码,并确保编译选项正确设置。如果问题仍然存在,可以考虑查看相关的日志信息以获取更多的信息。
yolov5 yolov5s-cls.pt没反应
你提供了两个链接,第一个链接是yolov5s.pt的下载链接,第二个链接是yolov5x.pt的下载链接。这些链接似乎是用于下载yolov5的预训练权重文件。如果在使用yolov5s-cls.pt文件时没有反应,可能有几个可能的原因。
首先,确保你已经正确地下载了yolov5s-cls.pt文件并将其放置在你的工作目录中。你可以通过单击链接并下载该文件来确保它是有效的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [官方yolov5s.pt ,yolo5x.pt下载地址](https://blog.csdn.net/qq_40938170/article/details/118578472)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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