linux系统yolov8 tensorrt加速

要实现yolov7的tensorrt加速，你可以参考《yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】保姆级教程》中的方法。在该教程中，作者详细介绍了如何在Linux环境下配置yolov8的tensorrt加速，并提供了保姆级的教程。同时，你还可以观看作者提供的视频测试来了解该加速方法的效果。另外，如果你需要在Ubuntu18.04环境下配置yolov8的tensorrt加速，可以参考《yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】》第二章中的教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [yolov7 tensorrt模型加速部署【实战】](https://blog.csdn.net/m0_72734364/article/details/128759430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

### 使用 TensorRT 加速 YOLOv5 v6.0 部署和推理 #### 准备工作 为了确保能够顺利部署并利用 TensorRT 对 YOLOv5 进行加速，需先完成必要的前置准备工作。这包括但不限于安装 Python 虚拟环境、设置 OpenCV 和安装 TensorRT。 对于 Windows 用户而言，在 Win10 系统环境下，建议创建一个新的 Anaconda 或者其他形式的 Python 虚拟环境来管理依赖项[^1]。而对于 Linux (Ubuntu_x86_64)，同样推荐建立独立的 Python 环境用于项目开发，并通过 pip 工具安装所需的库文件如 NumPy, PyTorch 及其对应的 CUDA 版本等[^2]。 #### 安装 TensorRT 无论是哪种操作系统平台，都需要下载适合当前系统的 TensorRT SDK 并按照官方文档指导完成安装流程。特别注意要匹配好所使用的 GPU 架构以及 CUDA/CUDNN 的版本号以避免兼容性问题的发生[^3]。 #### 导出 ONNX 模型 YOLOv5 默认训练得到的是 .pt 后缀名保存下来的模型权重文件。为了让 TensorRT 更高效地加载这些预训练好的网络结构参数，通常会先把它们转换成通用中间表示格式——ONNX 文件(.onnx)[^1]。此操作可以通过调用 `torch.onnx.export()` 方法实现： ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('path/to/yolov5.pt', map_location=device) # Load model dummy_input = torch.zeros(1, 3, 640, 640).to(device) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5.onnx", opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 这段脚本将会把指定路径下的 `.pt` 格式的 YOLOv5 权重导出为名为 `yolov5.onnx` 的 ONNX 文件。 #### 编译 TRT Engine 有了上述生成的 ONNX 文件之后就可以借助于 TensorRT 提供的相关工具将其编译成为专有的运行时引擎（TRTEngine），从而达到优化性能的目的。具体来说可以采用 trtexec 命令行工具来进行这项任务: ```bash trtexec --onnx=yolov5.onnx --saveEngine=yolov5.trt --workspace=1024 --fp16 ``` 这条命令将基于给定的 ONNX 描述构建一个 FP16 半精度浮点数运算模式下的 TensorRT 引擎，并存储到本地磁盘作为后续执行的基础。 #### 推理测试 最后一步就是编写简单的 C++/Python 应用来读取之前制作出来的 TensorRT 引擎并对输入数据实施前向传播计算获取检测结果。这里给出一段简化的 Python 示例代码片段展示如何使用 pycuda 和 tensorrt python api 结合的方式快速启动图像识别服务： ```python import numpy as np import cv2 import pycuda.autoinit import pycuda.driver as cuda import tensorrt as trt def load_engine(trt_runtime, plan_path): with open(plan_path, 'rb') as f: engine_data = f.read() engine = trt_runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data) return engine if __name__ == '__main__': logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) runtime = trt.Runtime(logger) engine_file_path = "./yolov5.trt" # Load the serialized ICudaEngine from file and create an execution context. engine = load_engine(runtime, engine_file_path) context = engine.create_execution_context() # Allocate buffers to hold the I/O of the network. inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine) image = cv2.imread("test.jpg") # Replace this line according your actual situation. # Preprocess the data before feeding into inference API... processed_image = preprocess(image) # Perform Inference using optimized TensorRT engine here... detections = post_process(outputs[0].host) draw_boxes_on_image(detections, image) ``` 以上即完成了整个从准备阶段直至最终应用层面的一系列步骤介绍，帮助理解怎样有效地运用 TensorRT 技术提升 YOLOv5 在目标检测场景中的表现效率。