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。

新版yolov8中，我找到了这样几个yaml文件，yolov8.yaml，yolov8-cls.yaml，yolov8-p2.yaml，yolov8-p6.yaml，yolov8-pose.yaml，yolov8-pose-p6.yaml，yolov8-seg.yaml

在YOLOv8（You Only Look Once Version 8）这个深度学习框架中，这些yaml配置文件主要用于定义模型的结构、参数以及训练和推理设置。每种yaml文件对应了模型的不同功能：

1. yolov8.yaml：这是YOLOv8的基本配置文件，通常包含了通用的超参数和默认检测结构。它是模型训练的标准起点。

2. yolov8-cls.yaml：专用于分类任务，可能对模型的分类层做了特定优化或调整，以提高识别精度。

3. yolov8-p2.yaml, yolov8-p6.yaml等：这里的“p”表示金字塔级别（Pyramid Level），例如p2表示小尺寸特征图，p6表示大尺寸特征图。这种命名法表明这些配置可能是针对不同尺度目标检测的，即在不同层级上处理不同大小的目标。

4. yolov8-pose.yaml 和 yolov8-pose-p6.yaml：这类文件可能专注于关键点检测（Pose Estimation），针对人体或其他物体的关键部位定位，如OpenPose风格的任务。

5. yolov8-seg.yaml：用于实例分割（Instance Segmentation），除了位置信息外，还会为每个像素分配类别标签，常用于实例级别的图像分析。

使用这些配置文件，你可以根据项目需求定制适合的模型架构，然后通过修改yaml中的参数进行训练或部署。