Yolov5TRTContext *trt = (Yolov5TRTContext *)h;
时间: 2023-12-23 18:05:23 浏览: 56
这段代码是将一个void类型的指针h强制转换成Yolov5TRTContext类型的指针trt,并将其赋值给trt。这里的目的是为了访问h指向的内存地址处的数据,并使用Yolov5TRTContext类型的数据结构进行解析和处理。需要注意的是,强制类型转换在使用时要非常小心,一定要确保类型转换是合法的,否则会导致程序运行崩溃或者产生不可预测的结果。
相关问题
这个代码报错void* trt = Init(model_path);表达式必须包含指向类的指针类型,但它具有类型 "void *"
这个错误是因为 `Init` 函数返回了一个 `void*` 类型的指针,但是您将其赋值给了一个指向类的指针类型 `trt`,这是不兼容的。您需要将返回的 `void*` 指针转换为指向相应类的指针类型。
如果您知道 `Init` 函数返回的实际类型,可以使用 `static_cast` 进行转换,例如:
```
MyClass* trt = static_cast<MyClass*>(Init(model_path));
```
其中 `MyClass` 是 `Init` 函数返回的实际类型。如果您不确定 `Init` 函数返回的实际类型,可以使用 `dynamic_cast` 进行转换,例如:
```
MyClass* trt = dynamic_cast<MyClass*>(Init(model_path));
if (trt != nullptr) {
// 转换成功
} else {
// 转换失败
}
```
请注意,使用 `dynamic_cast` 进行转换需要将基类声明为虚基类,否则将无法进行运行时类型检查。
Yolov5TRTContext推理
Yolov5TRTContext是一个基于TensorRT的Yolov5推理引擎,它是由NVIDIA TensorRT团队开发的。Yolov5TRTContext使用了TensorRT的优化技术,能够在NVIDIA GPU上高效地运行Yolov5模型,并且具有较高的准确性。
在使用Yolov5TRTContext进行推理时,你需要先将Yolov5模型转换为TensorRT格式。转换过程可以使用NVIDIA提供的TensorRT API或者TensorRT Python API进行。转换完成后,你可以使用Yolov5TRTContext进行推理。
以下是使用Yolov5TRTContext进行推理的示例代码:
``` python
import tensorrt as trt
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
import numpy as np
# 加载Yolov5TRT模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open('yolov5.trt', 'rb') as f:
engine_data = f.read()
runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
# 创建Yolov5TRTContext
context = engine.create_execution_context()
# 准备输入数据
input_shape = (3, 640, 640)
input_size = np.product(input_shape) * np.dtype(np.float32).itemsize
input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)
# 分配GPU内存
d_input = cuda.mem_alloc(input_size)
# 将输入数据复制到GPU内存中
cuda.memcpy_htod(d_input, input_data)
# 准备输出数据
output_shape = (2535, 85)
output_size = np.product(output_shape) * np.dtype(np.float32).itemsize
output_data = np.empty(output_shape, dtype=np.float32)
# 分配GPU内存
d_output = cuda.mem_alloc(output_size)
# 执行推理
bindings = [int(d_input), int(d_output)]
context.execute_v2(bindings)
# 将输出数据从GPU内存中复制到主机内存中
cuda.memcpy_dtoh(output_data, d_output)
# 打印输出数据
print(output_data)
```
在上述示例代码中,我们首先加载了Yolov5TRT模型,然后创建了一个Yolov5TRTContext。接着,我们准备了输入数据,并将其复制到GPU内存中。之后,我们分配了GPU内存用于存储输出数据,并执行了推理。最后,我们将输出数据从GPU内存中复制到主机内存中,并打印输出数据。
需要注意的是,上述示例代码中的输入数据、输出数据和Yolov5模型都是随机生成的,实际应用中需要根据具体需求进行修改。
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