ubuntu18.04使用tensorrt加速yolov5

### 准备工作 对于在Ubuntu 18.04上使用TensorRT加速YOLOv5模型的部署和推理,准备工作至关重要。确保环境配置正确无误是成功的关键。 #### 安装TensorRT 安装过程涉及多个命令行操作。首先通过dpkg工具来安装NVIDIA TensorRT仓库文件,并更新APT源列表以便能够获取到最新的软件包信息: ```bash sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-trt7.0.0.11-ga-20191216_1-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-trt7.0.0.11-ga-20191216/7fa2af80.pub sudo apt-get update ``` 随后可以利用`apt-get`指令完成TensorRT本身的安装[^2]: ```bash sudo apt-get install tensorrt ``` ### 获取并准备YOLOv5-TensorRT项目 从GitHub下载适配于TensorRT的YOLOv5实现版本,这一步骤简化了后续的工作流程。访问指定链接找到对应的分支或标签页,选择适合自己的YOLOv5变体进行克隆[^3]: ```bash git clone --recursive https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git cd tensorrtx/yolov5/ ``` ### 编译与优化模型 编译C++部分代码之前可能需要调整Makefile中的路径设置以匹配本地开发环境。接着执行make命令构建必要的库文件和支持程序。另外还需运行Python脚本将原始PyTorch格式(.pt)转换成适用于TensorRT引擎的.onnx格式,再进一步转化为.plan格式用于实际推断任务中[^1]。 ```bash make python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 ./build/yolov5 -s models/yolov5s.onnx models/yolov5s.engine batch=1 ``` ### 进行推理测试 最后可以通过提供的示例应用程序验证整个系统的功能是否正常运作。通常情况下会有一个预定义好的图像作为输入样本供快速启动时使用;当然也可以替换为自定义的数据集来进行更深入的效果评估。 ```bash ./build/yolov5 -d test.jpg output.png ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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Python TensorFlow深度学习项目|AI自动化推理框架源码

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python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64; torchvision==0.14.1; yolov5-6.2;

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