### 使用TensorRT在C++中部署YOLOv8模型 #### 准备工作 为了成功地使用TensorRT在C++环境中部署YOLOv8模型，需先准备好必要的开发环境和依赖项。这包括安装NVIDIA CUDA Toolkit、cuDNN库以及TensorRT SDK。确保这些工具包的版本兼容性对于项目的顺利进行至关重要[^2]。 #### 导出ONNX模型 由于YOLOv8原生并不直接支持TensorRT格式，因此通常的做法是从PyTorch或其他框架导出为中间表示形式——ONNX模型。此过程可以通过官方提供的转换脚本完成，保证最终得到的ONNX文件能够被TensorRT正确解析并优化成高效的推理引擎[^3]。 #### 构建TensorRT Engine 一旦拥有了合适的ONNX模型，下一步就是构建适用于目标硬件平台的TensorRT engine。通过加载ONNX描述符，并设置诸如输入尺寸、数据类型（FP16/INT8量化）、最大批处理大小等参数来创建engine实例。这个阶段可能涉及到一些性能调整选项的选择，比如是否启用动态形状支持等功能特性。 ```cpp // 创建Builder对象用于配置Engine属性 nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger); builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize); // 设置精度模式 (FP32, FP16 或 INT8) if (!precisionMode.empty()) { if (precisionMode == "fp16") { builder->setFp16Mode(true); } else if (precisionMode == "int8") { // Int8 Calibration Code Here... } } // 解析ONNX模型并建立网络结构 auto networkFlags = 1U << static_cast<uint32_t>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH); auto explicitBatch = 1U << static_cast<int>(nvinfer1::NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH); nvinfer1::INetworkDefinition* network = parser.parseFromFile(onnxModelPath.c_str(), verbosityLevel); ``` #### 加载预训练权重与初始化Session 当完成了上述准备工作之后，就可以着手于编写具体的业务逻辑代码了。这部分主要涉及如何读取已经准备好的TensorRT engine文件(.plan)，并通过API接口将其加载到内存当中形成session实例以便后续执行实际的任务操作[^4]。 ```cpp using namespace nvinfer1; ICudaEngine* loadEngine(const std::string& planFilePath){ IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); assert(runtime != nullptr); std::ifstream file(planFilePath, std::ios::binary); assert(file.good()); file.seekg(0, file.end); long int fsize = file.tellg(); file.seekg(0, file.beg); char *buffer = new char[fsize]; file.read(buffer, fsize); file.close(); ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(buffer, fsize, nullptr); delete[] buffer; runtime->destroy(); return engine; } ``` #### 接口封装与应用集成 最后一步则是考虑怎样更好地将整个流程打包起来供其他模块调用。可以采用面向对象的设计思路把各个功能组件抽象出来作为类成员函数实现；也可以按照特定的应用场景需求定制化设计一套易于维护扩展性强的服务层架构体系。