tensorrtx，python部署yolov5

<think>好的，用户想了解如何使用TensorRTX在Python中部署YOLOv5。我需要结合提供的引用内容，整理出步骤清晰的教程和示例代码。 首先，引用中提到需要下载tensorrtx仓库和YOLOv5的权重文件。用户已经下载了yolov5n.pt，可能还需要对应的tensorrtx代码。根据引用[1]和[2]，生成wts文件是关键的第一步，这需要运行gen_wts.py脚本将.pt转换为.wts。 接下来，编译TensorRT引擎。用户可能需要使用CMake和make来构建tensorrtx中的YOLOv5项目。这一步可能会涉及到动态维度的设置，引用[3]提到在导出ONNX时需要调整dynamic_axes，确保batch、height、width是动态的，但通常只保留batch为动态，其他固定。不过用户可能直接使用tensorrtx提供的代码，不需要自己导出ONNX，所以需要确认tensorrtx的说明。 然后，将生成的.wts文件转换为.engine文件。这里可能需要运行编译后的可执行文件，例如yolov5，执行时传入参数生成引擎文件。 接下来是Python中的推理代码。需要用到TensorRT的Python API加载引擎文件，并进行推理。引用中提到了detect.py，但用户可能需要参考tensorrtx的示例代码，处理输入输出，执行推理，后处理包括非极大抑制等。 还需要注意安装依赖，比如pycuda，以及正确配置TensorRT的路径。可能还需要处理图像预处理，将输入数据转换为适合引擎的格式，比如调整大小、归一化等。 最后验证部署是否成功，运行推理并查看结果。用户可能会遇到动态尺寸的问题，需要确保引擎支持或者在代码中处理。 需要检查步骤是否完整，是否遗漏了环境配置或者依赖安装，比如CUDA、TensorRT、OpenCV等。同时，示例代码要正确，可能需要参考tensorrtx仓库中的Python示例，或者根据C++代码进行适当的转换。 总结步骤应该是：环境准备→生成wts→编译生成引擎→Python加载引擎→推理和后处理。确保每个步骤都有对应的命令和代码片段，并提醒用户注意路径和版本兼容性问题。</think>### 使用TensorRTX在Python中部署YOLOv5的详细步骤 以下是基于引用内容整理的部署流程，包含关键代码示例： --- #### 1. **环境准备** - 安装CUDA、cuDNN、TensorRT（版本需匹配） - 安装Python依赖： ```bash pip install pycuda numpy opencv-python ``` --- #### 2. **源码与模型准备** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 官方YOLOv5仓库 git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx # TensorRTX优化库 ``` 下载YOLOv5预训练权重（如`yolov5n.pt`）[^2] --- #### 3. **生成WTS文件** - 使用TensorRTX提供的`gen_wts.py`脚本转换模型： ```bash cd tensorrtx/yolov5 python gen_wts.py -w yolov5n.pt -o yolov5n.wts ``` 生成`yolov5n.wts`文件[^1] --- #### 4. **编译TensorRT引擎** - 修改CMakeLists.txt中TensorRT路径后编译： ```bash mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda/bin/nvcc make ``` - 生成引擎文件： ```bash ./yolov5 -s yolov5n.wts yolov5n.engine n # 'n'对应模型大小（n/s/m/l/x） ``` --- #### 5. **Python推理代码示例** ```python import pycuda.autoinit import pycuda.driver as cuda import tensorrt as trt import cv2 import numpy as np class HostDeviceMem: def __init__(self, host_mem, device_mem): self.host = host_mem self.device = device_mem def load_engine(engine_path): with open(engine_path, 'rb') as f, trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) as runtime: return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) def preprocess(img): img = cv2.resize(img, (640, 640)) img = img.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) # HWC -> CHW img /= 255.0 return np.ascontiguousarray(img) # 初始化TensorRT引擎 engine = load_engine("yolov5n.engine") context = engine.create_execution_context() # 分配内存 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(HostDeviceMem(host_mem, device_mem)) else: outputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem)) # 执行推理 img = cv2.imread("test.jpg") input_data = preprocess(img).ravel() np.copyto(inputs[0].host, input_data) cuda.memcpy_htod_async(inputs[0].device, inputs[0].host, stream) context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) cuda.memcpy_dtoh_async(outputs[0].host, outputs[0].device, stream) stream.synchronize() # 后处理（需实现非极大抑制） output = outputs[0].host.reshape(-1, 85) # ...添加NMS处理... ``` --- #### 6. **验证部署** ```bash python detect.py --weights yolov5n.engine --source 0 # 使用摄像头测试 ``` --- ### 关键注意事项 1. **动态维度处理**：若需要动态输入尺寸，需修改ONNX导出参数（参考引用[3]动态轴设置） 2. **后处理实现**：需自行添加NMS和非线性激活函数处理 3. **版本兼容性**：确保TensorRT版本与CUDA、cuDNN匹配 ---