TensorRT是如何部署yolov5s模型的？

### 使用TensorRT部署YOLOv5s模型的方法 #### 准备工作环境 为了成功部署 YOLOv5s 模型，需先设置好开发环境。这包括安装必要的依赖项如 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 库[^1]。 #### 下载并准备模型文件 获取预训练的 YOLOv5s PyTorch (.pt) 文件作为起点。可以从官方 GitHub 发布页下载最新版本的权重文件[^3]: ```bash wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt ``` #### 转换PyTorch模型为WTS格式 通过 Python 脚本 `gen_wts.py` 将 .pt 格式的模型转换成 WTS (weights) 文件形式，这是后续构建 TensorRT 模型所需的基础: ```python import torch from models.experimental import attempt_load def convert_to_wts(weights_path, output_file): model = attempt_load(weights_path, map_location='cpu') # 加载模型 with open(output_file, 'w') as f: f.write('{}\n'.format(len(model.state_dict().keys()))) for k, v in model.state_dict().items(): vr = v.reshape(-1).cpu().numpy() f.write("{} {}".format(k, len(vr))) for vv in vr: f.write(" ") f.write(struct.pack(">f", float(vv)).hex()) f.write("\n") convert_to_wts('yolov5s.pt', 'yolov5s.wts') ``` 此脚本读取 `.pt` 文件并将参数保存为 `.wts` 文件，方便下一步操作. #### 构建TensorRT引擎 利用上述生成的`.wts`文件来创建优化后的TensorRT推理引擎。通常情况下，这部分涉及编写C++代码或调用Python API接口实现。对于C++项目而言，则需要按照特定流程进行编译链接等工作以产出可执行程序(`yolov5.exe`)用来序列化模型: ```cpp // 假设已包含必要头文件... int main(int argc, char** argv){ // 初始化网络解析器和其他组件... // 创建Builder对象和配置选项... // 导入之前由Python脚本产生的权重量子化文件(.wts)，建立层定义... IHostMemory* trtModelStream{nullptr}; builder->buildSerializedNetwork(network.get(), *config, trtModelStream); std::ofstream p("yolov5.engine", std::ios::binary); if (!p) { std::cerr << "could not open plan output file" << std::endl; return -1; } p.write(static_cast<char*>(trtModelStream->data()), trtModelStream->size()); } ``` 这段伪代码展示了如何基于先前获得的WTS文件构造一个完整的TensorRT网络，并最终将其导出为二进制Engine文件供实际运行时加载使用[^2]. #### 执行推断过程 一旦拥有了经过优化的TensorRT Engine文件，在应用程序中就可以高效地执行图像检测任务了。具体做法取决于所选编程语言及其对应的API支持情况；无论是采用CUDA流还是其他异步机制都能显著提升性能表现。