tensorrtx yolov5 预处理
时间: 2025-01-10 08:50:24 浏览: 58
TensorRTX YOLOv5是一个将YOLOv5深度学习模型优化到NVIDIA TensorRT推理引擎的工具包,它旨在提高YOLOv5模型在NVIDIA GPU上的推理速度和效率。对于预处理步骤,通常包括以下几个关键部分:
1. **输入标准化**:YOLOv5期望接收到的数据通常是归一化后的图像。这可能涉及到调整图像大小、色彩空间转换(如从BGR转RGB)、以及像素值缩放到0-1范围内。
2. **尺寸调整**:YOLOv5模型可能需要固定大小的输入,所以图像会被裁剪或填充到特定的尺寸,例如(640, 640)或(1333, 800),这取决于所使用的版本。
3. **数据增强**:为了增加模型的泛化能力,预处理可能会应用随机翻转、旋转、裁剪等操作。TensorRTX YOLOv5预处理脚本可能已经内置了这些功能。
4. **批量化**:为了利用GPU的并行计算优势,预处理通常会将多张图片合并成一个批次。
5. **内存优化**:对输入数据进行适当的内存布局,比如NHWC(通道最后)格式,有助于TensorRT更高效地处理。
在使用TensorRTX YOLOv5时,你需要了解其提供的预训练模型配置,并按照相应的文档或教程进行图像预处理,以保证模型能够得到正确的输入。
相关问题
tensorrtx部署yolov8
### 如何使用 TensorRT 部署 YOLOv8 模型
#### 准备工作
为了能够顺利部署YOLOv8模型到TensorRT,需先完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的开发工具和库文件。对于Windows平台而言,确保已安装Visual Studio 2017、CUDA 11.1以及cuDNN 8.0.5等组件[^3]。
#### 安装TensorRT
接着要安装TensorRT来支持后续操作。考虑到兼容性和性能优化的需求,在此推荐按照官方指南进行安装,并确认所选版本能良好适配现有的CUDA与cuDNN配置[^2]。
#### 转换ONNX格式
由于YOLOv8原生并不直接提供对TensorRT的支持,通常做法是先将PyTorch训练得到的.pth权重文件转换成通用中间表示形式——ONNX(Open Neural Network Exchange)。这一过程可以通过调用`torch.onnx.export()`函数实现:
```python
import torch
from yolov8 import YOLOv8Model
model = YOLOv8Model()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov8.onnx", opset_version=11)
```
上述代码片段展示了如何导出一个名为`yolov8.onnx`的文件,其中包含了经过预处理后的输入张量形状信息及对应的输出结构定义[^1]。
#### 构建并加载TensorRT引擎
一旦拥有了`.onnx`文件之后,则可通过Python API创建TRTEngine对象实例化具体的推理流程。下面给出了一段简单的构建逻辑作为参考:
```cpp
#include <NvInfer.h>
// ...其他头文件省略...
int main() {
// 创建Builder和NetworkDefinition...
nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger);
nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
// 加载ONNX模型至network中...
onnxParser::IParser* parser = onnxParser::createParser(network, gLogger);
std::ifstream file("yolov8.onnx", std::ios::binary | std::ios::ate);
size_t fileSize = (size_t)file.tellg();
char *buffer = new char[fileSize];
file.seekg(0);
file.read(buffer, fileSize);
file.close();
bool success = parser->parseFromBuffer((void*)buffer, fileSize);
delete[] buffer;
parser->destroy();
// 设置INT8量化参数和其他选项...
builder->setMaxBatchSize(batch_size);
builderConfig->setMaxWorkspaceSize(workspace_size_in_bytes);
ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *builderConfig);
// 序列化engine保存为plan文件以便日后重复利用
IHostMemory* modelStream{nullptr};
assert(engine != nullptr);
modelStream = engine->serialize();
std::ofstream p("yolov8.trt");
if (!modelStream || modelStream->size() <= 0) {return false;}
p.write(reinterpret_cast<const char*>(modelStream->data()), modelStream->size());
}
```
这段C++程序负责读取之前准备好的`.onnx`描述符,解析其内部节点关系图谱,最终产出可供实际执行的任务序列即所谓的“计划书”。值得注意的是,这里还涉及到了最大批处理尺寸(`batch_size`)设定等问题,这些都需要依据具体应用场景灵活调整。
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
---
阅读全文
相关推荐
















