因为模型跑起来太慢了，所以想要运用tensorrtx进行加速。但是这个是有难度的，且网络上的教程大多写的不是很好。我将以一个新人的视角，从头开始部署基于yolov5的tensorrtx加速。

当你想通过TensorRT对YOLOv5这样的深度学习模型进行性能优化，特别是为了提高推理速度，确实需要一些技术准备和步骤。作为初学者，你可以按照以下步骤进行：

1. **安装依赖**:
- 首先，你需要安装必要的库，包括TensorRT、PyTorch及其版本兼容的trtorch模块。你可以在TensorRT官方文档中找到兼容的版本指南。

2. **导出模型**:
使用YOLOv5的`torch2trt`工具将PyTorch模型转换为TensorRT可以理解的格式。这通常涉及到保存原始模型，然后运行`torch2trt`命令行工具或编写脚本来进行转换。

python -m torch2trt.YOLOv5 --weights yolov5s.pt --save-engine yolov5s.trt

3. **配置 TensorRT**:
调整TensorRT的一些参数，如最大_workspace_size，允许的内存使用量等，以适应你的硬件资源。你可能需要调整这些设置以获得最佳性能。

4. **验证与测试**:
将转换后的引擎加载到新的环境中，并用测试数据集验证精度是否有所下降。同时，对比原模型和TRT加速后的模型在推理时间上的差异。

5. **性能分析**:
如果发现性能提升不够理想，可能需要检查模型是否进行了有效的量化，或者查看是否有优化的空间（比如调整模型金字塔结构）。

6. **持续学习**:
网络上有很多关于如何优化TensorRT性能的教程和案例，例如GitHub上就有许多社区贡献者分享的经验。阅读他们的实践可以帮助你解决遇到的问题。