yolov5_cls_trt
时间: 2023-10-19 12:06:54 浏览: 49
yolov5_cls_trt是一个基于yolov5模型的TensorRT推理引擎。根据提供的引用内容,我们可以看出它是通过生成.engine文件来进行推理的。首先需要使用gen_wts.py脚本将yolov5s.pt模型文件转换为yolov5s.wts权重文件。然后使用yolov5_det.exe执行以下命令来生成.engine文件:yolov5_det.exe -s yolov5s.wts yolov5s.engine s。生成.engine文件后,可以使用以下命令来对图片进行预测:yolov5_det.exe -d yolov5s.engine images/。
相关问题
yolov5_trt.py
yolov5_trt.py是一个脚本文件,用于将Yolov5模型转换为TensorRT引擎以实现更快的推理速度。根据引用中的内容,在运行yolov5_trt.py之前,你需要先将gen_wts.py脚本复制到你的Yolov5项目目录下,并通过命令"python gen_wts.py --weights weights/yolov5s.pt"生成yolov5s.wts文件。
然而,根据引用和引用中的错误信息,你可能遇到了一些问题。这些错误提示表明可能存在python和TensorRT版本不匹配的问题。具体来说,如果你使用的是Ubuntu 18.04和CUDA 10.4,适合的python版本是3.6,并且TensorRT版本应该是7.x.x.x或以下版本。
为了解决这些问题,你可以尝试以下步骤:
1. 确保你使用的是适合你系统环境的python版本。在你的情况下,应该是python3.6。
2. 检查你安装的TensorRT版本是否与你的CUDA版本兼容。确保你安装的是适合CUDA 10.4的TensorRT版本(7.x.x.x或以下版本)。
3. 如果你的python和TensorRT版本是正确的,你可以尝试重新安装TensorRT和相关的依赖项,以确保它们正确配置和链接。
通过以上步骤,你应该能够解决yolov5_trt.py脚本中遇到的问题。记得在解决问题之前备份你的代码,以防止意外数据丢失。
yolov5_trt
yolov5_trt是指将Yolov5模型通过TensorRT进行加速推理的过程。在这个过程中,首先需要使用TensorRT进行模型优化和转换,生成一个.engine文件和一个.so文件。然后,根据定义的config.pbtxt文件来设置模型的输入输出格式和参数配置。最后,使用这些文件和配置来搭建推理环境。通过这种方式,可以大大提高Yolov5模型的推理速度和效率。