tensorrt部署yolov11

### 使用 TensorRT 部署 YOLOv11 模型 NVIDIA TensorRT 是一种高效的深度学习推理优化工具，能够显著提升模型的性能表现。以下是关于如何使用 TensorRT 部署 YOLOv11 的详细介绍。 #### 一、准备工作 为了成功部署 YOLOv11 模型到 TensorRT 中，需要完成以下准备事项： - **安装 TensorRT**：按照官方文档中的说明进行安装[^1]。对于 Windows 用户，可以参考特定平台下的安装指南。 - **获取预训练权重文件**：确保已经拥有经过验证的 `best.pt` 文件作为初始输入[^4]。 #### 二、模型转换流程 YOLOv11 模型通常以 PyTorch 格式的 `.pt` 文件形式存在，在将其导入至 TensorRT 前需经历两次主要转换过程： 1. **PyTorch (.pt) 转 ONNX** 利用 Python 和 TorchScript 将原始 PyTorch 模型导出成通用中间表示格式——ONNX（Open Neural Network Exchange），这是跨框架兼容的关键一步[^2]。 ```python import torch model = torch.load('path/to/best.pt')['model'].float() # 加载 .pt 权重并转为浮点数模式 model.eval() dummy_input = torch.randn(1, 3, img_size, img_size).to(device='cuda') # 构造虚拟张量数据集 input_names = ["input_0"] output_names = ["output_0"] torch.onnx.export( model, dummy_input, 'yolov11.onnx', verbose=False, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=None ) ``` 2. **ONNX 至 Engine File (TRT Engine)** 接下来借助 TensorRT 提供的相关 API 或者第三方脚本进一步简化操作步骤来构建最终可用引擎文件(.trt)[^3]。具体命令如下所示: ```bash trtexec --onnx=yolov11.onnx --saveEngine=yolov11.engine \ --workspace=8192MB --fp16 --verbose ``` #### 三、集成与运行时环境设置(C++) 当上述所有前置条件均已满足之后，则可通过编写 C++ 应用来加载 TRT 引擎执行预测任务。下面展示了一个简单的例子片段用于演示目的仅限于此处讨论范围之内: ```cpp #include "NvInfer.h" // ...其他必要的头文件... int main(){ nvinfer1::IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger); // 创建网络定义对象... auto network = builder->createNetworkV2(0U); // 解析先前保存下来的 engine file ... std::ifstream fin("yolov11.engine",std::ios::binary|std::ios::ate); size_t fsize = fin.tellg(); char *buffer=new char[fsize]; fin.seekg(0,std::ios::beg); fin.read(buffer,fsize); fin.close(); IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(buffer,fsize,nullptr); } ``` 以上即完成了整个基于 TensorRT 对于 YOLOv11 进行高效推断所需的主要环节概述[^3].