在Linux下将YOLOv8模型部署到TensorRT需要以下步骤：
- 确保你已经安装了NVIDIA的TensorRT库。
- 使用ONNX将YOLOv8模型从PyTorch转换为ONNX格式。
- 从ONNX将模型转换为TensorRT的engine文件。
- 编写C++代码以使用TensorRT运行模型。
以下是一个简化的示例流程：
# 安装TensorRT
sudo apt-get install tensorrt
# 安装ONNX
pip install onnx
# 导入必要的库
import torch
import onnx
# 加载YOLOv8模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='yolov8.pt', source='local')
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', verbose=True, input_names=['input'], output_names=['output'])
# 这里的dummy_input是模型需要的任意输入数据
# 使用TensorRT的python API将ONNX模型转换为TensorRT engine
# 需要TensorRT的python API支持
from tensorrt.python import trt
def convert_onnx_to_trt_model(onnx_model_path, engine_path):
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
builder.max_workspace_size = 1 << 30
with open(onnx_model_path, 'rb') as model:
if not parser.parse(model.read()):
print('ERROR: Failed to parse the ONNX file.')
for error in range(parser.num_errors):
print(parser.get_error(error))
return None
engine = builder.build_cuda_engine(network)
with open(engine_path, 'wb') as f:
f.write(engine.serialize())
convert_onnx_to_trt_model('model.onnx', 'model.engine')
// 编写C++代码以使用TensorRT运行模型
// 需要TensorRT的C++ API支持
#include <iostream>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
int main() {
// 创建TensorRT的引擎
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
nvonnxparser::IOnnxParser* parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger);
// 从engine文件加载TensorRT引擎
ICudaEngine* engine = nullptr;
engine = loadEngine("model.engine");
if (!engine) {
std::cout << "Unable to load engine" << std::endl;
return -1;
}
// 运行模型的其余部分...
// 清理资源
parser->destroy();
network->destroy();
builder->destroy();
engine->destroy();
return 0;
}