YOLOv8 Tensorrt Python/C++部署详解

YOLOv8 模型可以使用 TensorRT 进行高效部署。以下是一个简化的 Python 示例，展示如何使用 TensorRT 优化 YOLOv8 模型并进行推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
 
# 加载 YOLOv8 模型和引擎文件
with open('yolov8.engine', 'rb') as f, trt.Runtime(trt.Logger()) as runtime:
    engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
 
context = engine.create_execution_context()
 
# 假设输入数据已经准备好，并且有输入张量和输出张量
input_tensor = ...  # 准备好的输入数据
output_tensor = ... # 准备好的输出数据
 
# 执行推理
inputs, outputs, bindings = [], [], []
 
# 设置输入和输出
for binding in engine:
    size = trt.volume(context.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
    dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))
    
    # 创建 GPU 缓冲区
    host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
    device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
    
    if engine.binding_is_input(binding):
        # 输入张量处理
        inputs.append(host_mem)
        bindings.append(int(device_mem))
    else:
        # 输出张量处理
        outputs.append(host_mem)
        bindings.append(int(device_mem))
 
# 将输入数据传输到 GPU 缓冲区
cuda.memcpy_htod(bindings[0], input_tensor)
 
# 执行推理
context.execute_v2(bindings=bindings)
 
# 将输出数据从 GPU 传回主机
cuda.memcpy_dtoh(outputs[0], bindings[1])
 
# 处理输出结果
inference_result = ...  # 使用 outputs[0] 中的数据
 
# 释放资源
for binding in engine:
    cuda.mem_free(bindings[binding])
 
context.destroy()
engine.destroy()

这个示例展示了如何加载 TensorRT 引擎文件，创建执行上下文，准备输入和输出数据，执行推理，以及处理输出结果。在实际部署中，你需要替换 yolov8.engine 文件加载、输入数据准备和输出处理等部分为具体的应用逻辑。