tensorrt yolov5 7.0部署 ubuntu

### Ubuntu系统中部署TensorRT 7.0和YOLOv5 #### 安装依赖库 为了成功部署TensorRT 7.0，在Ubuntu环境中需先安装必要的依赖项。这通常涉及更新包列表并安装CUDA、cuDNN以及其他支持工具[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 对于特定版本的TensorRT，确保所使用的CUDA和cuDNN版本兼容是非常重要的。例如，TensorRT 7.0可能要求特定范围内的CUDA版本以及相应的cuDNN版本。 #### 下载与安装TensorRT 获取官方提供的TensorRT安装文件，并按照说明完成安装过程。可以通过NVIDIA官方网站下载适合的操作系统版本的TensorRT安装包。一旦下载完毕，则可以执行如下命令来解压并安装： ```bash tar zxvf TensorRT-7.0.x.x.linux.x86_64-gnu.cuda-xx.xx.cudnnX.X.tar.gz cd TensorRT-7.0.x.x.linux.x86_64-gnu.cuda-xx.xx.cudnnX.X sudo ./install.sh ``` 这里`xx.xx`代表具体的CUDA版本号而`X.X`表示cudnn版本号，请替换为实际数值[^3]。 #### 准备YOLOv5模型及相关资源 从指定仓库克隆YOLOv5项目到本地机器上以便后续操作。此步骤允许访问源码及其配套脚本用于转换和其他用途。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 上述指令会拉取最新的YOLOv5代码库至当前工作目录下，并安装所需的Python库以保障程序正常运行[^2]。 #### 转换ONNX格式模型 为了让YOLOv5能够在TensorRT环境下高效运作，需要将其原始PyTorch模型导出成ONNX格式。之后再利用TensorRT SDK中的工具进一步优化该模型供生产环境使用。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=device) # 加载.pth或.torch格式的最佳权重路径 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device) torch.onnx.export( model, dummy_input, "best.onnx", opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 这段Python脚本展示了如何将保存好的`.pt`格式的YOLOv5模型转储为`.onnx`文件形式，从而便于后续通过TensorRT加载和加速推理性能。 #### 使用TensorRT进行推理 最后一步就是编写简单的C++或者Python应用程序调用TensorRT API来进行图像识别任务。具体实现细节取决于个人需求和技术栈偏好；然而，大多数情况下只需要修改少量参数即可适配不同的应用场景。