本文共 2248 字,大约阅读时间需要 7 分钟。
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:
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
解压下载的TensorRT-
tar -xzf TensorRT-.tar.gz
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
将预训练的YOLO5模型转换为TensorRT可执行模型,提升 inference 速度。
克隆Yolo模型仓库:
git clone https://github.com/yourkę/yolov5.gitcd yolov5
安装TensorRT、UFF和GraphSurgeon:
pip install tensorrt-- -linux_x86_64.whlpip install uff- - -none-any.whlpip install graphsurgeon- - -none-any.whl
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')
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)
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
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
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
使用nvidia-smi查看GPU使用情况,确保充分利用硬件资源。
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/