yolov8 tensorrt python

### 使用TensorRT优化和部署YOLOv8模型 为了在Python环境中使用TensorRT来优化和部署YOLOv8模型，可以遵循以下方法： #### 准备工作 确保已经安装了必要的依赖项。对于DeepSparse的安装可以通过Conda创建特定环境并安装所需的包[^1]。不过针对TensorRT与YOLOv8集成，则需特别关注NVIDIA提供的工具链。 #### 安装TensorRT及相关组件 要使YOLOv8能够利用TensorRT加速推理过程，必须先安装TensorRT以及PyTorch-TensorRT插件。这通常涉及到下载适用于当前CUDA版本的TensorRT SDK，并按照官方指南完成设置。此外，还需要安装`torch_tensorrt`库以便于后续转换流程中的接口调用。 ```bash pip install torch-tensorrt ``` #### 转换YOLOv8模型至ONNX格式 由于TensorRT主要支持ONNX作为输入模型格式之一，在此之前应将原始的YOLOv8 PyTorch模型导出成ONNX文件。这一过程中可能需要用到Ultralytics提供的API函数来进行简化处理[^2]。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/yolov8_model.pt') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda() # 假设图像尺寸为640x640 torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov8.onnx', opset_version=11) ``` #### 编译ONNX模型为TensorRT引擎 一旦获得了`.onnx`文件之后，就可以借助`tensorrtexec`命令行工具或者编程方式将其编译成为高效的TensorRT引擎文件(`.engine`)。这里给出一段简单的Python脚本用于演示如何实现这一点： ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit from polygraphy.backend.trt import CreateConfig, Profile from polygraphy.builder import BuildEngine def build_engine(onnx_file_path): builder = trt.Builder(trt.Logger()) network_flags = 1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH) with builder.create_network(flags=network_flags), \ builder.create_builder_config(), \ trt.OnnxParser(builder.network, trt.Logger()) as parser: config.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置最大workspace大小为1GB profile = Profile().add( input='input_0', min=(1, 3, 640, 640), opt=(1, 3, 640, 640), max=(1, 3, 640, 640)) config.add_optimization_profile(profile) with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): print ('Failed to parse the ONNX file.') for error in range(parser.num_errors): print (parser.get_error(error)) return None engine = builder.build_serialized_network(network, config) return engine with open("yolov8.engine", "wb") as f: serialized_engine = build_engine('./yolov8.onnx').serialize() f.write(serialized_engine) ``` #### 部署与测试 最后一步是在实际应用场景中加载这个预构建好的TensorRT引擎，并编写相应的推断逻辑代码去读取待测图片、前向传播计算预测结果等操作。考虑到不同项目需求差异较大，具体实现细节会有所区别；但是总体思路都是围绕着初始化Runtime对象、分配内存空间给输入输出张量、执行inference这几个核心环节展开。 通过上述步骤，可以在很大程度上提高YOLOv8模型在GPU上的推理速度，特别是在实时视频流分析等领域具有重要意义。