onnx 转tensorrt 和wts转tensorrt区别

ONNX 是一种开放的模型格式，可以在不同深度学习框架之间共享模型。而TensorRT是一种高效的深度学习推理引擎，可以加速模型推理和优化。因此，将ONNX模型转换为TensorRT格式可以提高模型的推理速度和效率。

WTS是一种特定于TensorRT的权重文件格式，可以直接加载到TensorRT中进行推理。相比之下，ONNX模型需要先进行转换才能在TensorRT中使用。

因此，ONNX转TensorRT需要先将ONNX模型转换为TensorRT格式，而WTS转TensorRT则可以直接加载WTS文件进行推理。

相关问题

tensorrt 中 .wts文件是什么意思

在TensorRT中，.wts文件是指用于存储神经网络权重和偏置的文件，是给定网络的训练结果的二进制文件。

一般情况下，我们通过深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）训练好的模型需要经过转换才能在TensorRT中使用，而.wts文件就是其中的一种转换方式。我们可以将训练好的模型权重和偏置导出为.wts文件，然后在TensorRT中读取这个文件，将其加载到相应的网络层中，以便进行推理加速。

.wts文件的构成是一个字典，包含了每个层的权重和偏置。在使用TensorRT API加载.wts文件时，需要确保文件中的权重和偏置与相应网络层的结构匹配。如果权重和偏置的结构与网络层不匹配，加载.wts文件时会产生错误，导致推理失败。

cfg和weights文件转成yolov3.wts

要将cfg和weights文件转成yolov3.wts文件，我们需要使用Darknet框架和一些工具。下面是转换的步骤：

步骤 1：安装Darknet框架
首先，我们需要在计算机上安装Darknet框架。可以在GitHub上找到该框架的源代码，并按照文档进行安装。

步骤 2：下载预训练权重文件
在转换之前，我们需要下载预训练权重文件。这些文件可以在Darknet的官方网站或其他来源上找到，具体取决于你想使用的权重。

步骤 3：转换cfg和weights文件
在Darknet安装目录下，使用以下命令将cfg和weights文件转换为yolov3.wts文件：

./darknet.exe partial cfg_file.weights yolov3.weights yolov3 52

其中，cfg_file是你的.cfg文件的路径，yolov3.weights是你的预训练权重文件的路径，yolov3是转换后的.wts文件的输出路径，52是所使用的层（可以根据具体情况调整）。执行完该命令后，会在当前目录下生成yolov3.wts文件。

步骤 4：验证转换结果
你可以使用Darknet框架提供的预训练脚本或自己编写代码来加载yolov3.wts文件，并验证转换是否成功。

需要注意的是，这只是一种将cfg和weights文件转换为yolov3.wts文件的方法，具体的步骤可能根据你使用的工具或库而有所不同。