06/06/2023-16:31:47] [TRT] [I] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB) /home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py:166: FutureWarning: In the future `np.bool` will be defined as the corresponding NumPy scalar. bool: np.bool, Traceback (most recent call last): File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 114, in __call__ model = AutoBackend(model, device=self.device, dnn=self.args.dnn, data=self.args.data, fp16=self.args.half) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 174, in __init__ dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py", line 166, in nptype bool: np.bool, File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. `np.bool` was a deprecated alias for the builtin `bool`. To avoid this error in existing code, use `bool` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.bool_` here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 如何修复

时间: 2023-08-15 14:05:18 浏览: 228
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onnx-tensorrt：ONNX-TensorRT：ONNX的TensorRT后端

这个错误是由于使用了在NumPy 1.20中被废弃的`np.bool`别名所引起的。可以将`np.bool`替换为`bool`来避免这个错误。可以在代码中查找`np.bool`并将其替换为`bool`。如果你确实需要使用NumPy的布尔类型，可以使用`np.bool_`。你可以查看NumPy 1.20的发布说明以获取更多详细信息和指导。
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[06/01/2023-16:46:00] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1071 (MiB) [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1067 MiB [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1101 MiB [06/01/2023-16:46:01] [I] Start parsing network model [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-16:46:01] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 263 [Conv -> "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv_output_0"]: [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/cv2.3/cv2.3.1/act/Mul_output_0" input: "model.28.cv2.3.2.weight" input: "model.28.cv2.3.2.bias" output: "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv_output_0" name: "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv" op_type: "Conv" attribute { name: "dilations" ints: 1 ints: 1 type: INTS } attribute { name: "group" i: 1 type: INT } attribute { name: "kernel_shape" ints: 1 ints: 1 type: INTS } attribute { name: "pads" ints: 0 ints: 0 ints: 0 ints: 0 type: INTS } attribute { name: "strides" ints: 1 ints: 1 type: INTS } [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:647 In function importConv: [8] Assertion failed: inputs.at(2).is_weights() && "The bias tensor is required to be an initializer for the Conv operator." [06/01/2023-16:46:01] [E] Failed to parse onnx file

根据你的日志信息，看起来你在使用 TensorRT 进行 ONNX 模型的转换时出现了错误。具体来说，错误信息是： ERROR: builtin_op_importers.cpp:647 In function importConv: [8] Assertion failed: inputs.at(2)....

YOLOV8基于Opset-12导出的ONNX模型，使用TensorRT-8.2.1.8转换模型时，提示以下错误，请问如何修复这个错误？： [06/01/2023-17:17:23] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-17:17:23] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1027 (MiB) [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1027 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1058 MiB [06/01/2023-17:17:24] [I] Start parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-17:17:24] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-17:17:24] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 267 [Range -> "/model.28/Range_output_0"]: [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/Constant_9_output_0" input: "/model.28/Cast_output_0" input: "/model.28/Constant_10_output_0" output: "/model.28/Range_output_0" name: "/model.28/Range" op_type: "Range" [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-17:17:24] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:3352 In function importRange: [8] Assertion failed: inputs.at(0).isInt32() && "For range operator with dynamic inputs, this version of TensorRT only supports INT32!" [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to parse onnx file [06/01/2023-17:17:24] [I] Finish parsing network model [06/01/2023-17:17:24] [E] Parsing model failed [06/01/2023-17:17:24] [E] Failed to create engine from model. [06/01/2023-17:17:24] [E] Engine set up failed

这个错误提示是因为TensorRT不支持ONNX模型中的INT64类型权重。您需要将ONNX模型中的INT64类型权重转换为INT32类型，以便TensorRT能够正确地解析模型。可以使用ONNX官方提供的onnx-tensorrt工具来转换模型，该工具...

2023-05-24 12:26:21.353318: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-24 12:26:23.180135: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Number of devices: 3

这是一段 TensorFlow 的日志信息，其中提到了该 TensorFlow 二进制文件已经优化，可以使用可用的 CPU 指令来加速关键操作。同时，还提到了 TensorRT，它是一个 NVIDIA 的推理引擎，可以加速深度学习模型的推理过程。...

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...

[06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 3: (Unnamed Layer* 5) [Convolution]:kernel weights has count 5184 but 3456 was expected [06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 4: (Unnamed Layer* 5) [Convolution]: count of 5184 weights in kernel, but kernel dimensions (3,3) with 12 input channels, 32 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 12 * 3*3 * 32 / 1 = 3456 [06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 4: [convolutionNode.cpp::computeOutputExtents::58] Error Code 4: Internal Error ((Unnamed Layer* 5) [Convolution]: number of kernel weights does not match tensor dimensions) [06/09/2023-08:59:03] [E] [TRT] 3: [network.cpp::addResize::1358] Error Code 3: API Usage Error (Parameter check failed at: optimizer/api/network.cpp::addResize::1358, condition: input.getDimensions().nbDims > 0 ) yolov5: /home/a/yolov5code/TRT/tensorrtx/yolov5/yolov5.cpp:63: nvinfer1::ICudaEngine* build_engine(unsigned int, nvinfer1::IBuilder*, nvinfer1::IBuilderConfig*, nvinfer1::DataType, float&, float&, std::string&): Assertion upsample11' failed. 已放弃

这个错误看起来是由于神经网络中某个卷积层的权重数量不匹配导致的。错误消息中提到了预期的权重数量，但实际上权重数量与预期不符。这可能是由于网络的结构或权重文件本身出现了问题。 要解决这个问题，您可能需要...
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TF-TRT Warning: Could not find TensorRT

关于你提到的 TF-TRT 警告信息，这通常表示 TensorFlow 并未找到安装在系统上的 TensorRT 库。TF-TRT 是一个 TensorFlow 的转换工具，它使用 TensorRT 进行高性能推理。要解决此问题，需要确保已正确安装 TensorRT ...

cl /c /Zi /W1 /WX- /diagnostics:column /Od /Ob0 /D _MBCS /D WIN32 /D _WINDOWS /D CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD /D "CMAKE_INTDIR=\"Debug\"" /Gm- /RTC1 /MDd /GS /fp:precise /Zc:wchar_t /Zc:forScope /Zc:inline /Fo"cmTC_e89fe.dir\Debug\\" /Fd"cmTC_e89fe.dir\Debug\vc142.pdb" /external:W1 /Gd /TC /errorReport:queue "C:\Users\刘勇\Desktop\yolo_trt\build\CMakeFiles\CMakeTmp\src.c" C:\Users\刘勇\Desktop\yolo_trt\build\CMakeFiles\CMakeTmp\src.c(1,10): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “pthread.h”: No such file or directory [C:\Users\刘勇\Desktop\yolo_trt\build\CMakeFiles\CMakeTmp\cmTC_e89fe.vcxproj]

这个错误表明你的编译器无法找到pthread.h头文件。pthread.h是一个POSIX线程标准头文件，通常在Linux系统中使用。如果你在Windows平台上使用这个头文件，你需要手动安装一个相应的库，例如pthreads-win32。...

TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Traceback (most recent call last):

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Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/calibrator.cpp.o In file included from /home/leo1/Prometheus/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_tensorrt_server/calibrator.cpp:4:0: /home/leo1/opencv/modules/dnn/include/opencv2/dnn/dnn.hpp:189:9: error: ‘CV_DEPRECATED_EXTERNAL’ does not name a type; did you mean ‘TRT_DEPRECATED_ENUM’?

这个错误是由于OpenCV版本的问题导致的。CV_DEPRECATED_EXTERNAL是OpenCV 4.3版本中的宏定义，而在更早的版本中是没有定义的，所以编译器无法找到该定义导致错误。 你可以尝试升级OpenCV版本到4.3或更高版本，...

这段代码输出控制台类名和X Y坐标=int i = 0; for (int row = 0; row < INPUT_H; ++row) { for (int col = 0; col < INPUT_W; ++col) { trt->data[i] = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] / 255.0; trt->data[i + INPUT_H * INPUT_W] = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] / 255.0; trt->data[i + 2 * INPUT_H * INPUT_W] = img.at<cv::Vec3b>(row, col) [2] / 255.0; ++i; } }

具体来说，对于 (row, col) 这个像素，其在 trt->data 数组中的下标为 i，i + INPUT_H * INPUT_W，i + 2 * INPUT_H * INPUT_W，分别对应 RGB 三个通道。这样，经过遍历所有像素后，trt->data 数组中存储的就是输入...

[E] [TRT] 10: [optimizer.cpp::nvinfer1::builder::anonymous-namespace'::LeafCNode::computeCosts::2011] Error Code 10: Internal Error (Could not find any implementation for node (Unnamed Layer* 335) [TopK].)

很抱歉，这个错误与TensorRT有关，是因为在执行TensorRT优化器时无法找到TopK节点的实现。这可能是由于TensorRT版本不兼容、模型结构不支持或者其他一些未知问题造成的。建议您尝试更新TensorRT版本、检查模型结构...
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点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
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