Windows11下NVIDA CUDA,cuDNN和TensorRT安装教程 用tensorRT加速yolov5全记录_nvidia cuda11.8 win11

笔者是在windows下进行GPU环境的配置，以及Cuda、CuDNN、TensorRT的安装。

一、查看你本机的显卡

首先你要看你的电脑是否有NVIDIA的独立显卡，你可以在设备管理器-显示适配器中查看。

二、CUDA的下载与安装

笔者这里选择的是CUDA11.8。你首先要去CUDA安装官方你所要安装的CUDA Toolkit，比如这样。

我们一般选择local模式，这个包有几个G。使用这个模式就不会因为网络问题而中断安装的过程了。下载好之后双击exe文件，会显示以下窗口，我们默认OK就行。这个路径是会暂时存放安装中的缓存，安装结束后，这一些缓存会自动清除掉，所以不需要管。

点击同意，然后继续下一步

选择自定义安装，选择这几项就差不多了，其他的你用不到，就不用安装了，节省安装的时间。

接下来等待安装结束即可

你可以在cmd中执行nvcc -V或者nvidia-smi，如果不报错，就代表安装成功。

打开查看显卡cuda，最高安装GPU版本

三、CuDNN的下载与安装

 cuDNN安装起来比较简单，就是下载安装包。解压之后放到CUDA下的指定文件夹下即可。你可以通过这里CuDNN下载官网选择你想要的CuDNN版本。我选择的是cudnn-windows-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive。

把下载后的压缩包进行解压，分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8对应的include、lib、bin目录下就可以了。

四、TensorRT的下载与安装

去这里TensorRT下载官方下载TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-11.8并解压。

 

与安装CuDNN的步骤类似，只需要将文件放到CUDA下的指定文件夹下即可。

核心重点：

将 TensorRT-8.5.2.2\include中头文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include
将TensorRT-8.5.2.2\lib 中所有lib文件 copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\lib\x64
将TensorRT-8.5.2.2\lib 中所有dll文件copy 到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin

1. Python安装TensorRT库

    点开python

   在目录上打上cmd

查看自己的虚拟环境： conda env list

小编这里用的是yolov5的虚拟环境变量

激活虚拟环境：conda activate yolov5

查看当前目录：dir

小编这里python是3.9的，所以把目录3.9的都下载完

pip install ./tensorrt_dispatch-8.6.1-cp39-none-win_amd64.whl

pip install ./tensorrt_lean-8.6.1-cp39-none-win_amd64.whl

pip install ./tensorrt-8.6.1-cp39-none-win_amd64.whl

 安装完输入：pip list 查看安装包

五、进行测试

建立一个python工程输入代码进行测试

import tensorrt as trt
if __name__ == "__main__":
    print(trt.__version__)
    print("hello trt!!")
 

 结果

六、用tensorRT加速yolov5

1.点开yolov5工程里的export.py 

这个部分是模型的转换部分，将模型转换为torchscript、 onnx、coreml等格式，用于后面的应用中，方便将模型加载到各种设备上。

2、导入需要的包和基本配置注释

import argparse             # 解析命令行参数模块
import sys                  # sys系统模块 包含了与Python解释器和它的环境有关的函数
import time                 # 时间模块 更底层
from pathlib import Path    # Path将str转换为Path对象 使字符串路径易于操作的模块
 
import torch                # PyTorch深度学习模块
import torch.nn as nn       # 对torch.nn.functional的类的封装 有很多和torch.nn.functional相同的函数
from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobile  # 对模型进行移动端优化模块
 
FILE = Path(__file__).absolute()  # FILE = WindowsPath 'F:\yolo_v5\yolov5-U\export.py'
# 将'F:/yolo_v5/yolov5-U'加入系统的环境变量  该脚本结束后失效
sys.path.append(FILE.parents[0].as_posix())  # add yolov5/ to path
 
from models.common import Conv
from models.yolo import Detect
from models.experimental import attempt_load
from models.activations import Hardswish, SiLU
from utils.general import colorstr, check_img_size, check_requirements, file_size, set_logging
from utils.torch_utils import select_device

3、文件入口

脚本执行入口

if __name__ == "__main__":
    opt = parse_opt()
    main(opt)

4、parse_opt

设置opt参数。

def parse_opt():
    """
    weights: 要转换的权重文件pt地址 默认='../weights/best.pt'
    img-size: 输入模型的图片size=(height, width) 默认=[640, 640]
    batch-size: batch大小 默认=1
    device: 模型运行设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu 默认=cpu
    include: 要将pt文件转为什么格式 可以为单个原始也可以为list 默认=['torchscript', 'onnx', 'coreml']
    half: 是否使用半精度FP16export转换 默认=False
    inplace: 是否set YOLOv5 Detect() inplace=True  默认=False
    train: 是否开启model.train() mode 默认=True  coreml转换必须为True
    optimize: TorchScript转化参数 是否进行移动端优化  默认=False
    dynamic: ONNX转换参数  dynamic_axes  ONNX转换是否要进行批处理变量  默认=False
    simplify: ONNX转换参数 是否简化onnx模型  默认=False
    opset-version: ONNX转换参数 设置版本  默认=10
    """
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='../weights/best.pt', help='weights path')
    parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='image (height, width)')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=1, help='batch size')
    parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--include', nargs='+', default=['torchscript', 'onnx', 'coreml'], help='include formats')
    parser.add_argument('--half', action='store_true', help='FP16 half-precision export')
    parser.add_argument('--inplace', action='store_true', help='set YOLOv5 Detect() inplace=True')
    parser.add_argument('--train', default="True", action='store_true', help='model.train() mode')
    parser.add_argument('--optimize', action='store_true', help='TorchScript: optimize for mobile')
    parser.add_argument('--dynamic', action='store_true', help='ONNX: dynamic axes')
    parser.add_argument('--simplify', action='store_true', help='ONNX: simplify model')
    parser.add_argument('--opset-version', type=int, default=10, help='ONNX: opset version')
    opt = parser.parse_args()
    return opt

5、main

def main(opt):
    # 初始化日志
    set_logging()
    print(colorstr('export: ') + ', '.join(f'{k}={v}' for k, v in vars(opt).items()))  # 彩色打印
    # 脚本主体
    run(**vars(opt))

4、run

脚本主体，可将pt权重文件转化为[‘torchscript’, ‘onnx’, ‘coreml’]三种格式权重文件。

def run(weights='../weights/yolov5s.pt', img_size=(640, 640), batch_size=1, device='cpu',
        include=('torchscript', 'onnx', 'coreml'), half=False, inplace=False, train=False,
        optimize=False, dynamic=False, simplify=False, opset_version=12,):
    """
    weights: 要转换的权重文件pt地址 默认='../weights/best.pt'
    img-size: 输入模型的图片size=(height, width) 默认=[640, 640]
    batch-size: batch大小 默认=1
    device: 模型运行设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu 默认=cpu
    include: 要将pt文件转为什么格式 可以为单个原始也可以为list 默认=['torchscript', 'onnx', 'coreml']
    half: 是否使用半精度FP16export转换 默认=False
    inplace: 是否set YOLOv5 Detect() inplace=True  默认=False
    train: 是否开启model.train() mode 默认=True  coreml转换必须为True
    optimize: TorchScript转化参数 是否进行移动端优化  默认=False
    dynamic: ONNX转换参数  dynamic_axes  ONNX转换是否要进行批处理变量  默认=False
    simplify: ONNX转换参数 是否简化onnx模型  默认=False
    opset-version: ONNX转换参数 设置版本  默认=10
    """
    t = time.time()   # 获取当前时间
    include = [x.lower() for x in include]  # pt文件要转化的格式包括哪些
    img_size *= 2 if len(img_size) == 1 else 1  # expand
 
    # Load PyTorch model
    device = select_device(device)  # 选择设备
    assert not (device.type == 'cpu' and half), '--half only compatible with GPU export, i.e. use --device 0'
    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model
    labels = model.names  # 载入数据集name
 
    # Input
    gs = int(max(model.stride))  # grid size (max stride)
    img_size = [check_img_size(x, gs) for x in img_size]  # verify img_size are gs-multiples
    img = torch.zeros(batch_size, 3, *img_size).to(device)  # 自定义一张图片 输入model
 
    # Update model
    # 是否采样半精度FP16训练or推理
    if half:
        img, model = img.half(), model.half()  # to FP16
    # 是否开启train模式
    model.train() if train else model.eval()  # training mode = no Detect() layer grid construction
    # 调整模型配置
    for k, m in model.named_modules():
        # pytorch 1.6.0 compatibility(关于版本兼容的设置) 使模型兼容pytorch 1.6.0
        m._non_persistent_buffers_set = set()
        # assign export-friendly activations(有些导出的格式是不兼容系统自带的nn.Hardswish、nn.SiLU的)
        if isinstance(m, Conv):
            if isinstance(m.act, nn.Hardswish):
                m.act = Hardswish()
            elif isinstance(m.act, nn.SiLU):
                m.act = SiLU()
        # 模型相关设置: Detect类的inplace参数和onnx_dynamic参数
        elif isinstance(m, Detect):
            m.inplace = inplace
            m.onnx_dynamic = dynamic   # 设置Detect的onnx_dynamic参数为dynamic
            # m.forward = m.forward_export  # assign forward (optional)
 
    for _ in range(2):
        y = model(img)  # dry runs  前向推理2次
    print(f"\n{colorstr('PyTorch:')} starting from {weights} ({file_size(weights):.1f} MB)")
 
    # ================================ 转换模型 ====================================
    # TorchScript export -----------------------------------------------------------------------------------------------
    if 'torchscript' in include or 'coreml' in include:
        prefix = colorstr('TorchScript:')
        try:
            print(f'\n{prefix} starting export with torch {torch.__version__}...')
            f = weights.replace('.pt', '.torchscript.pt')  # export torchscript filename
            ts = torch.jit.trace(model, img, strict=False)          # convert
            # optimize_for_mobile: 移动端优化
            (optimize_for_mobile(ts) if optimize else ts).save(f)   # save
            print(f'{prefix} export success, saved as {f} ({file_size(f):.1f} MB)')
        except Exception as e:
            print(f'{prefix} export failure: {e}')
 
    # ONNX export ------------------------------------------------------------------------------------------------------
    if 'onnx' in include:
        prefix = colorstr('ONNX:')
        try:
            import onnx
 
            print(f'{prefix} starting export with onnx {onnx.__version__}...')  # 日志
            f = weights.replace('.pt', '.onnx')  # export filename
            # convert
            torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=opset_version,
                              training=torch.onnx.TrainingMode.TRAINING if train else torch.onnx.TrainingMode.EVAL,
                              do_constant_folding=not train,   # 是否执行常量折叠优化
                              input_names=['images'],     # 输入名
                              output_names=['output'],    # 输出名
                              # 批处理变量 若不想支持批处理或固定批处理大小,移除dynamic_axes字段即可
                              dynamic_axes={'images': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'},  # shape(1,3,640,640)
                                            'output': {0: 'batch', 1: 'anchors'}  # shape(1,25200,85)
                                            } if dynamic else None)
 
            # Checks
            model_onnx = onnx.load(f)  # load onnx model
            onnx.checker.check_model(model_onnx)  # check onnx model
            # print(onnx.helper.printable_graph(model_onnx.graph))  # print
 
            # Simplify
            if simplify:
                try:
                    check_requirements(['onnx-simplifier'])
                    import onnxsim
 
                    print(f'{prefix} simplifying with onnx-simplifier {onnxsim.__version__}...')
                    # simplify 简化
                    model_onnx, check = onnxsim.simplify(
                        model_onnx,
                        dynamic_input_shape=dynamic,
                        input_shapes={'images': list(img.shape)} if dynamic else None)
                    assert check, 'assert check failed'
                    onnx.save(model_onnx, f)  # save
                except Exception as e:
                    print(f'{prefix} simplifier failure: {e}')
            print(f'{prefix} export success, saved as {f} ({file_size(f):.1f} MB)')
        except Exception as e:
            print(f'{prefix} export failure: {e}')
 
    # CoreML export ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    # 注意: 转换CoreML时必须设置model.train 即opt参数train为True
    if 'coreml' in include:
        prefix = colorstr('CoreML:')
        try:
            import coremltools as ct
 
            print(f'{prefix} starting export with coremltools {ct.__version__}...')
            assert train, 'CoreML exports should be placed in model.train() mode with `python export.py --train`'
            model = ct.convert(ts, inputs=[ct.ImageType('image', shape=img.shape, scale=1 / 255.0, bias=[0, 0, 0])])  # convert
            f = weights.replace('.pt', '.mlmodel')  # export coreml filename
            model.save(f)  # save
            print(f'{prefix} export success, saved as {f} ({file_size(f):.1f} MB)')
        except Exception as e:
            print(f'{prefix} export failure: {e}')
 
    # Finish
    print(f'\nExport complete ({time.time() - t:.2f}s). Visualize with https://github.com/lutzroeder/netron.')

5、使用
三种格式想要用哪种就要下载相应的包：

torchscript 不需要下载对应的包 有Torch就可以
onnx: pip install onnx
coreml: pip install coremltools

 然后想要转换哪张格式在opt参数include参数list中中加入对应名字就可以，如：

转换效果

转换前：

转换后：

 

 发现报错：

需要将Opset参数default设为15:

把onnx成局部变量设置成全局变量

把onnx包给卸载掉，让yolov5从新安装匹配版本onnx

parser.add_argument("--opset", type=int, default=15, help="ONNX: opset version")

执行代码，转换成功：

七、总结

确保正确导出onnx文件需要注意以下几个方面：

1：任何用到shape/size返回值的参数时，例如tensor.view(tensor.size(0), -1)这种操作，避免直接使用tensor.size()的返回值，而是加上int强转，例如tensor.view((tensor.size(0)), -1)，断开跟踪。

2：nn.Upsample或者nn.functional.interpolate函数，使用scale_factor指定倍率，而不是用size参数指定。

3：reshape/view操作，batch指定为-1，其它通过计算得到。

4：动态batch指定，torch.onnx.export指定dynamic_axes参数，只指定batch维度动态。

5：opset_version=11或11以上版本。

6：避免使用inplace操作，y[..., 0:2] = y[..., 0:2]*2 - 0.5

7：避免出现5个维度，虽然trt对5维度支持比较好，其它框架不一定支持。

8：当执行完以上操作，依然存在gather/shape/Unsqueeze等奇怪的节点，可以尝试使用onnx-simplifer过一遍模型，简化节点。

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