yolov5-lite如何把onnx格式转成engine格式

YOLOv5-Lite是一个轻量级的目标检测模型，它通常用于需要快速推理速度的场景。将ONNX格式转换为引擎文件（如Darknet中的.engine文件），是将模型部署到特定硬件或环境的过程，以便进行高效的实时推理。

步骤如下：

1. **安装依赖库**：首先，你需要安装`darknet`工具包及其相关的Python接口，例如`pydarknet`或`yolov5`的`utils.py`模块。

2. **加载ONNX模型**：使用`pytorch2onnx`或其他支持的库将PyTorch模型导出为ONNX格式，确保输入和输出张量与YOLOv5的要求一致。

   import onnx
   from torch2trt import torch2trt

   # 加载ONNX模型
   onnx_model = onnx.load("model.onnx")

3. **转换为 Darknet 引擎**：使用`yolov5`的`utils.py`中的函数`model.export()`，将其转换为Darknet所需的engine文件。

   model_trt = torch2trt(model=your_yolov5_model, fp16=True)  # 或者fp32，取决于需求
   model_trt.save('model.engine')

这里`your_yolov5_model`是你之前在PyTorch中训练好的YOLOv5 Lite模型实例。注意，实际操作中你需要替换相应的路径和模型名称。