tensorRT安装后测试数据mnist_data，真实测试可用。

使用TensorRT来加速部署YOLOv5项目，此文档中包含全部 软件及依赖库 在Win10系统上完成，需要用到的软件与依赖包有：cuda 10.2 , cudnn 7.6.5 , VS2019 , OpenCV 3.4.0 , Anaconda3 , CMake 3.19.4 , TensorRT 7 安装使用使用教程：https://blog.csdn.net/weixin_39588099/article/details/119994675?spm=1001.2014.3001.5502

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TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.0.cudnn7.6.zip 下载

TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn7.6.tar.gz 下载

1，安装环境 CUDA10.2 张量RT7.2 OpenCV3.4（工程中已指定，不需安装） vs2015下载相关工程： : 2，生成yolov5s.wts文件 在生成yolov5s.wts前，首先需要模型。同时，需要我们安装环境。这里可以参考网上其他文章或github教程进行配置安装，这里不详加说明。 将tensorrtx-master\yolov5文件夹下的gen_wts.py拷贝到ultralytics/yolov5文件夹下 在当前目录下执行： python gen_wts.py 最终我们会在当前目录下得到一个yolov5s.wts文件。 3，vs2015环境建设 这里我们使用别人已经编好的库，下载连接： 。（注意：部分头文件，lib文件已在我之后的工程中命名，有需要的同学可以直接下载） 创建vs工程，命名为yolov5_Trt，重新连接tensorrtx-master

带有TensorRT引擎的YOLOv4 该软件包包含yolov4_trt_node，可使用NVIDIA的TensorRT引擎执行推理 该软件包适用于YOLOv3和YOLOv4。 根据所使用的YOLO模型，相应地更改命令。 搭建环境 安装依赖项 当前环境： 杰特逊Xavier AGX ROS旋律 Ubuntu 18.04 Jetpack 4.4 TensorRT 7+ 依存关系： OpenCV 3.x版 numpy的1.15.1 Protobuf 3.8.0 皮丘达2019.1.2 onnx 1.4.1（取决于Protobuf） 使用以下命令安装所有依赖项 Install pycuda (takes awhile) $ cd ${HOME}/catkin_ws/src/yolov4_trt_ros/dependencies $ ./install_pycuda.sh In

nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt7.0.0.11-ga-20191216_1-1_amd64.deb sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt7.0.0.11-ga-20191216_1-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install tensorrt

介绍 一种转换工具，可将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型（YOLO v3 PyTorch> ONNX> TensorFlow> TF Lite）和TensorRT模型（dynamic_axes分支）。 先决条件 python3 torch==1.3.1 torchvision==0.4.2 onnx==1.6.0 onnx-tf==1.5.0 onnxruntime-gpu==1.0.0 tensorflow-gpu==1.15.0 码头工人 docker pull zldrobit/onnx:10.0-cudnn7-devel 用法 1.下载预训练的Darknet权重： cd weights wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 2.将YOLO v3模型从Darknet权重转换为ONNX模

pytorch to tensorrt samples tensorrt8.0 版本的例子