tensorrt加速yolov5 python

TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的优化器和推理引擎。Yolov5是一种流行的目标检测算法。要在Python中使用TensorRT加速Yolov5，可以按照以下步骤操作：

1. 安装TensorRT：首先，确保你的系统满足TensorRT的要求，并安装TensorRT。可以从NVIDIA官方网站上下载适合你系统的TensorRT版本，并按照它们的安装指南进行安装。

2. 导出Yolov5模型：使用PyTorch或其他框架训练好的Yolov5模型通常以.pth或.pt文件保存。你需要将这个模型导出为ONNX格式，以便TensorRT可以使用它。可以使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型导出为ONNX格式。

3. 使用TensorRT优化模型：使用TensorRT的Python API，将导出的ONNX模型加载到TensorRT中，并进行优化。可以使用TensorRT的各种优化技术，如网络剪枝、量化和层融合，来提高推理性能。

4. 执行推理：将优化后的模型用于推理。可以使用TensorRT提供的Python API，将输入数据传递给优化后的模型，并获取输出结果。

这只是一个大致的步骤，实际操作中可能会涉及一些细节。你可以参考TensorRT和Yolov5的官方文档以及相关的示例代码来了解更多详细信息和示例。

相关问题

tensorrt加速yolov5 cpu

对于使用TensorRT加速Yolov5的CPU推理，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了TensorRT和Yolov5。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装TensorRT，并从Yolov5的GitHub页面获取Yolov5的代码。

2. 在Yolov5的代码中，将模型转换为ONNX格式。你可以使用`export.py`脚本来完成这一步骤，具体命令如下：

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

这将生成一个名为`yolov5s.onnx`的ONNX模型文件。

3. 接下来，你需要使用TensorRT来优化这个ONNX模型。你可以使用TensorRT的Python API来完成这一步骤。下面是一个简单的示例代码：

   import tensorrt as trt
   import onnx

   TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

   def build_engine(onnx_path):
       with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
           builder.max_workspace_size = 1 << 30
           builder.max_batch_size = 1

           with open(onnx_path, 'rb') as model:
               parser.parse(model.read())

           return builder.build_cuda_engine(network)

   def save_engine(engine, file_path):
       serialized_engine = engine.serialize()
       with open(file_path, 'wb') as f:
           f.write(serialized_engine)

   onnx_path = 'yolov5s.onnx'
   engine_path = 'yolov5s.trt'

   engine = build_engine(onnx_path)
   save_engine(engine, engine_path)

这将生成一个名为`yolov5s.trt`的TensorRT引擎文件。

4. 现在，你可以使用TensorRT引擎来进行推理。下面是一个简单的示例代码：

   import tensorrt as trt
   import pycuda.driver as cuda
   import numpy as np

   TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

   def allocate_buffers(engine):
       inputs = []
       outputs = []
       bindings = []
       stream = cuda.Stream()

       for binding in engine:
           size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
           dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
           host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
           device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)

           bindings.append(int(device_mem))
           if engine.binding_is_input(binding):
               inputs.append((host_mem, device_mem))
           else:
               outputs.append((host_mem, device_mem))

       return inputs, outputs, bindings, stream

   def do_inference(engine, inputs, outputs, bindings, stream):
       [cuda.memcpy_htod_async(inp, host, stream) for host, inp in inputs]
       engine_context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
       [cuda.memcpy_dtoh_async(host, out) for host, out in outputs]
       stream.synchronize()

   engine_path = 'yolov5s.trt'

   with open(engine_path, 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
       engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

   inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine)

   # 这里填入你的输入数据
   input_data = np.random.random(size=(1, 3, 640, 640)).astype(np.float32)

   inputs[0][0].host = input_data

   with engine.create_execution_context() as engine_context:
       do_inference(engine_context, inputs, outputs, bindings, stream)

   output_data = outputs[0][0].host

这将生成一个名为`output_data`的推理结果。

这样，你就可以使用TensorRT加速Yolov5的CPU推理了。请注意，在从ONNX模型生成TensorRT引擎时，你可以根据自己的需求进行一些参数的调整，如最大工作空间大小和最大批处理大小。此外，你还可以根据自己的具体情况优化推理过程中的内存分配和数据传输。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

ubuntu下tensorrt加速yolov5

要在Ubuntu中使用TensorRT加速Yolov5，需要先安装Yolov5和TensorRT。

1. 安装Yolov5

可以按照官方文档的步骤进行安装：https://github.com/ultralytics/yolov5

2. 安装TensorRT

可以按照NVIDIA的官方文档进行安装：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html

3. 导出ONNX模型

将训练好的Yolov5模型导出为ONNX格式，可以使用官方提供的导出脚本进行导出：

python export.py --weights path/to/weights.pt --img 640 --batch 1 --name yolov5s --simplify --dynamic

4. 转换为TensorRT模型

使用TensorRT提供的工具`trtexec`将ONNX模型转换为TensorRT模型：

trtexec --onnx=path/to/yolov5s.onnx --saveEngine=path/to/yolov5s.engine --explicitBatch --fp16

这里使用了`--explicitBatch`选项来指定显式批次大小，并使用了`--fp16`选项来启用FP16精度加速。

5. 加载TensorRT模型并推理

在Python代码中加载TensorRT模型，并进行推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import cv2

# 加载TensorRT引擎
with open('path/to/yolov5s.engine', 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 分配输入和输出内存
input_shape = engine.get_binding_shape(0)
output_shape = engine.get_binding_shape(1)
input_host_mem = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(input_shape), dtype=np.float32)
output_host_mem = cuda.pagelocked_empty(trt.volume(output_shape), dtype=np.float32)
input_device_mem = cuda.mem_alloc(input_host_mem.nbytes)
output_device_mem = cuda.mem_alloc(output_host_mem.nbytes)

# 加载图像并预处理
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (input_shape[3], input_shape[2]))
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = np.transpose(img, [2, 0, 1]) # HWC -> CHW
img = np.expand_dims(img, axis=0) # add batch dimension

# 将输入数据复制到设备内存
cuda.memcpy_htod(input_device_mem, input_host_mem)

# 执行推理
context.execute_v2(bindings=[int(input_device_mem), int(output_device_mem)])

# 将输出数据复制到主机内存
cuda.memcpy_dtoh(output_host_mem, output_device_mem)

# 解析输出结果
output = output_host_mem.reshape(output_shape)

这里需要注意的是，输入和输出内存的分配需要使用`cuda.pagelocked_empty`函数分配固定大小的内存，并且需要使用`cuda.mem_alloc`函数在设备上分配对应大小的内存，这样能够提高数据传输效率。

参考链接：
- https://developer.nvidia.com/blog/speeding-up-deep-learning-inference-using-tensorrt-integration-with-onnx-runtime/
- https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/sample-support-guide/index.html#python_sample_code