YOLOv5 TensorRT加速Python实现

1. 简介

在本文中，我们将介绍如何使用TensorRT对YOLOv5模型进行加速。YOLOv5是一种流行的目标检测算法，而TensorRT是一个高性能的深度学习推理引擎。通过结合二者，可以大大提高YOLOv5模型的推理速度。

2. 整体流程

下面是实现"YOLOv5 TensorRT加速Python"的整体流程：

步骤 描述
步骤1 加载YOLOv5模型
步骤2 将模型转换为ONNX格式
步骤3 使用TensorRT优化ONNX模型
步骤4 加载优化后的TensorRT模型
步骤5 进行目标检测

接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体实现。

3. 步骤1：加载YOLOv5模型

首先，我们需要加载YOLOv5模型。假设我们已经有了一个预训练的YOLOv5模型文件yolov5.pt。

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5.pt')

上述代码中，我们使用torch.hub.load函数加载预训练的YOLOv5模型。'ultralytics/yolov5'是YOLOv5模型的名称，'custom'表示加载自定义模型，path参数指定了模型文件的路径。

4. 步骤2：将模型转换为ONNX格式

接下来，我们需要将YOLOv5模型转换为ONNX格式。ONNX是一种跨平台的中间表示，可以被TensorRT所支持。

import torch.onnx

# 设置模型为推理模式
model.eval（)

# 创建模型输入
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5.onnx", opset_version=11)

上述代码中，我们首先将模型设为推理模式（model.eval（)），然后创建一个虚拟输入张量（dummy_input），并使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。其中，"yolov5.onnx"是导出后的ONNX文件名，opset_version参数指定了ONNX的版本。

5. 步骤3：使用TensorRT优化ONNX模型

接下来，我们使用TensorRT对ONNX模型进行优化。首先，我们需要安装pycuda和protobuf库，然后通过以下代码进行优化：

import tensorrt as trt

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

# 创建TensorRT的推理构建器和网络构建器
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()

# 创建ONNX解析器和解析上下文
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
with open("yolov5.onnx", 'rb') as model:
    parser.parse(model.read())

# 设置优化器的参数
builder.max_workspace_size = 1 << 30
builder.max_batch_size = 1
builder.fp16_mode = True
builder.strict_type_constraints = True

# 进行优化
engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 保存优化后的TensorRT模型
with open("yolov5.trt", "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())

上述代码中，我们首先创建了TensorRT的推理构建器（builder）和网络构建器（network）。然后，我们通过trt.OnnxParser类将ONNX模型解析为TensorRT网络。接下来，我们根据需求设置优化器的参数，例如最大工作空间大小（builder.max_workspace_size）、最大批处理大小（builder.max_batch_size）、是否使用FP16精度（builder.fp16_mode）等。最后，我们通过builder.build_cuda_engine函数进行优化，并将优化后的TensorRT模型保存到文件中。

6. 步骤