TRT4-trt-integrate - 1 YOLOV5导出、编译、推理

**TRT4-TRT-Integrate: YOLOv5导出、编译、推理**

在深度学习领域，TensorRT（TRT）是一个非常流行的库，它可以帮助我们将模型转换为高性能的可执行文件，从而大幅提高推理速度。YOLOv5是目前最流行的目标检测算法之一，而本文将指导您如何使用TRT4来导出、编译和推理YOLOv5模型。

### **环境准备**

首先，我们需要安装必要的库：

bashpip install torch torchvision onnx tensorrt trttools

import torchfrom models import *

# 加载YOLOv5s模型model = Darknet(0.5, num_classes=80)
model.load_state_dict(torch.load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')))

# 将模型转换为ONNX格式torch.onnx.export(model, torch.randn(1,3,640,640), 'yolov5s.onnx')

import tensorrt as trt# 加载ONNX模型builder = trt.Builder(trt.Logger())
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network)
parser.parse_from_file('yolov5s.onnx')

# 设置TRT4配置engine = builder.build_engine(
 network=network,
 max_workspace_size=(1 << 30), #1GB max_batch_size=1,
 precision_mode=trt.float32,
)

#保存编译好的TRT4模型with open('yolov5s.trt', 'wb') as f:
 f.write(engine.serialize())

import tensorrt as trt# 加载TRT4模型engine = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.VERBOSE))
context = engine.create_execution_context()

# 设置输入数据input_data = torch.randn(1,3,640,640).numpy()
inputs = [np.ascontiguousarray(input_data)]

# 运行推理output = context.execute_v2(inputs)

# 打印输出结果print(output)