tx2部署YOLOv5 TensorRT加速
时间: 2025-01-14 22:02:05 浏览: 56
### 在NVIDIA Jetson TX2上部署并使用TensorRT加速YOLOv5
#### 准备工作
为了成功在Jetson TX2上部署YOLOv5模型,需确保设备已更新至最新固件版本,并安装必要的依赖库。建议通过官方渠道刷入最新的JetPack SDK来简化这一过程[^4]。
#### 安装TensorRT及相关工具链
1. **安装CUDA和cuDNN**
更新后的JetPack已经预装了适合Jetson平台的CUDA Toolkit以及优化过的cuDNN库,减少了手动配置的工作量。
2. **获取TensorRT**
TensorRT可以从NVIDIA开发者网站下载对应版本的包文件直接安装,或者利用apt-get命令在线安装稳定版软件包。
#### 转换YOLOv5模型为ONNX格式
由于原始的YOLOv5是由PyTorch编写,在将其交给TensorRT处理前要先转成中间表示形式——ONNX。此操作可以通过调用`torch.onnx.export()`函数完成[^3]:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载pytorch模型
dummy_input = torch.zeros(1, 3, 640, 640).to(device)
output_file = "yolov5s.onnx"
input_names = ["images"]
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'images': {0: 'batch_size'},
'output': {0: 'batch_size'}}
torch.onnx.export(model,
dummy_input,
output_file,
input_names=input_names,
output_names=output_names,
dynamic_axes=dynamic_axes,
opset_version=11)
```
#### 构建适用于TensorRT的引擎文件
有了上述准备之后,就可以基于转换得到的`.onnx`文件创建专用于TensorRT执行计划(`engine`)。这里推荐采用开源项目[tensorrtx](https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx),它提供了完整的构建脚本和支持多种目标架构下的性能优化选项[^5]。
#### 测试与验证
最终一步是对生成的TensorRT engine进行功能性和效率上的评估。通常情况下,经过良好调整后可以在Jetson TX2平台上获得接近甚至超过每秒四十帧的良好表现,足以支持大多数实时应用场景的需求[^1]。
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