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50、ubuntu18.04/20.04进行TensorRT环境搭建和YOLO5部署
阅读量:807 次
发布时间:2019-03-25

本文共 2248 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

TensorRT安装与使用指南(Ubuntu环境下)

一、安装TensorRT

安装TensorRT前,确保已成功安装好CUDA和CU DNN。请参考以下步骤安装TensorRT:

1. 获取TensorRT安装包

下载最新版本的TensorRT安装包。你可以从以下链接获取:

https://github.com/tensorrt/tensorrt

2. 解压并安装

解压下载的TensorRT-

.tar.gz文件:

tar -xzf TensorRT-
.tar.gz

3. 系统环境设置

编辑~/bashrc文件,添加以下配置:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/
/lib64export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/
/binexport CUDA_HOME=/usr/local/cuda

二、Yolo模型转换与优化(TensorRT)

将预训练的YOLO5模型转换为TensorRT可执行模型,提升 inference 速度。

1. 克隆项目并准备文件

克隆Yolo模型仓库:

git clone https://github.com/yourkę/yolov5.gitcd yolov5

2. 安装必要的库

安装TensorRT、UFF和GraphSurgeon:

pip install tensorrt-
-
-linux_x86_64.whlpip install uff-
-
-none-any.whlpip install graphsurgeon-
-
-none-any.whl

3. 转换模型

将YOLO模型转换为TensorRT格式。你可以参考以下代码示例:

import tensorrt as trtimport torch# 初始化设备device = trt.Device('cpu')# 加载模型并转换为TensorRT格式model = torch.load('path/to/model.pt', map_location=device).float()# 创建TensorRT模型context = trt.create_context(device)engine = trt.Engine(model, context)# 将模型转换为可执行文件def save_engine(engine_path):    engine.save(engine_path)save_engine('model.pt.engine')

4.部署与推理

部署模型并进行推理。以下是使用TensorRT进行推理的示例代码:

import tensorrt as trtimport cv2import numpy as np# 加载已保存的TensorRT模型engine = trt.Engine('model.pt.engine', device)# 创建上下文context = engine.create_context(device)# 创建输入张量inputs = np.random.rand(1, 3, 608, 608).astype(np.float32)# 进行推理outputs = engine.run(inputs, context)# 获取输出for output_name in engine.get_output_names():    print(f'Output shape: {outputs=output_name}.shape')#显示结果img = cv2.imread('input_image.jpg')output_image = cv2.imwrite('result.jpg', img)

三、常见错误处理

1. CUDNN版本不匹配

如果CUDNN版本不匹配,尝试以下解决方案:

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2. TensorRT版本不兼容

如果发生错误,检查TensorRT版本是否与CUDA和CUDNN版本相匹配。确保你使用正确的TensorRT版本:

例如:

https://github.com/NVIDIA/TensorRT/releases

四、优化与调试

1. 启用FP16加速(如果支持)

TensorRT支持半精度计算,提升性能:

# 在TensorRT配置中启用FP16export述中按需添加参数,例如:TRT_ENABLE_FP16=1

2. 硬件加速与性能监控

使用nvidia-smi查看GPU使用情况,确保充分利用硬件资源。

五、总结

通过以上步骤,您可以成功安装并使用TensorRT进行高效的模型推理。在实际使用中,建议根据具体场景调整优化参数,并仔细查看TensorRT日志以解决潜在问题。

转载地址:http://blnyk.baihongyu.com/

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