yolov8tenseRT

### YOLOv8与TensorRT的集成及优化 为了在YOLOv8中利用TensorRT进行模型优化和部署，主要流程涉及将YOLOv8模型转换为适用于TensorRT的中间表示形式，并通过一系列优化措施提升性能。 #### 将YOLOv8模型导出至ONNX格式 首先需要将YOLOv8模型从原始框架（通常是PyTorch）导出到通用的ONNX格式。这一步骤使得后续能够更方便地将其导入到TensorRT环境中处理： ```python import torch.onnx from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练好的YOLOv8 nano版本模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export( model, dummy_input, 'yolov8n.onnx', export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 此过程会保存一个名为`yolov8n.onnx`的文件作为下一步操作的基础[^2]。 #### 使用TensorRT构建Engine并执行推理 一旦拥有了`.onnx`格式的模型定义文件之后，就可以借助于Polygraphy工具链或者其他方式加载该模型进入TensorRT环境内完成进一步编译工作，最终获得高效的运行引擎实例用于实际预测任务： ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import numpy as np import pycuda.autoinit def build_engine(onnx_file_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.LogLevel.WARNING) with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder,\ builder.create_network() as network,\ trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None engine = builder.build_serialized_network(network, config=config) return engine engine = build_engine('./yolov8n.onnx') with open("yolov8n.trt", "wb") as f: f.write(bytearray(engine.serialize())) ``` 上述脚本展示了如何基于已有的`.onnx`文件创建对应的TensorRT Engine对象，并序列化存储下来以便日后重复调用。 #### 应用INT8量化技术加速推理速度 对于追求极致性能的应用场景来说，在不影响精度的前提下尽可能降低计算成本是非常重要的考量因素之一。因此可以考虑采用INT8量化的方式来进行额外一层优化： - 收集校准数据集； - 配置builder设置启用INT8模式； - 实现自定义IInt8Calibrator类提供给TensorRT做动态范围估计； 这些步骤有助于显著减少内存占用量的同时加快前向传播的速度，从而更好地满足实时性需求。