【TensorRT】TensorRT+YOLOv5第六版C++部署全解_unexpected internal error: [virtualmemorybuffer.cp

         注意CUDA环境与TensorRT版本匹配，否则会有问题：

Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126Please make sure cudnn_cnn_infer64_8.dll is in your library path!

        交代一下软件相关版本信息，防止翻车！

Win10 x64CUDA11.0.2cuDNN8.2.0TensorRT8.4.0VS2017OpenCV4.5.4GPU3050 ti

VS2017中开发环境配置

配置包含路径

配置库目录路径：

说明一下，我的TensorRT解压缩之后在路径为D:\TensorRT-8.4.0.6

配置连接器相关lib文件如下：

相关lib文件列表如下：（特别注意：版本不同会有差异，请慎重拷贝！）

nvinfer.libnvinfer_plugin.libnvonnxparser.libnvparsers.libcublas.libcublasLt.libcuda.libcudadevrt.libcudart.libcudart_static.libcudnn.libcudnn64_8.libcudnn_adv_infer.libcudnn_adv_infer64_8.libcudnn_adv_train.libcudnn_adv_train64_8.libcudnn_cnn_infer.libcudnn_cnn_infer64_8.libcudnn_cnn_train.libcudnn_cnn_train64_8.libcudnn_ops_infer.libcudnn_ops_infer64_8.libcudnn_ops_train.libcudnn_ops_train64_8.libcufft.libcufftw.libcurand.libcusolver.libcusolverMg.libcusparse.libnppc.libnppial.libnppicc.libnppidei.libnppif.libnppig.libnppim.libnppist.libnppisu.libnppitc.libnpps.libnvblas.libnvjpeg.libnvml.libnvrtc.libOpenCL.lib

YOLOv5模型转换ONNX->engine

直接初始化YOLOv5TRTDetector类，然后调用onnx2engine方法，实现onnx到engine文件转换，相关代码如下：

auto detector = std::make_shared();detector->onnx2engine("D:/python/yolov5-6.1/yolov5s.onnx", "D:/python/yolov5-6.1/yolov5s.engine", 0);

运行结果如下：

相关方法实现代码如下：

void YOLOv5TRTDetector::onnx2engine(std::string onnxfilePath, std::string enginefilePath, int type) {
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    const auto explicitBatch = 1U << static_cast<uint32_t>(NetworkDefinitionCreationFlag::kEXPLICIT_BATCH);
    nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(explicitBatch);
    auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger);
    parser->parseFromFile(onnxfilePath.c_str(), 2);
    for (int i = 0; i < parser->getNbErrors(); ++i)
    {
          std::cout << "load error: "<< parser->getError(i)->desc() << std::endl;
    }
    printf("tensorRT load mask onnx model successfully!!!...\n");
 
 
    // 创建推理引擎
    IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig();
    config->setMaxWorkspaceSize(16*(1 << 20));
    if (type == 1) {
          config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16);
    }
    if (type == 2) {
          config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kINT8);
    }
    auto myengine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config);
    std::cout << "try to save engine file now~~~" << std::endl;
    std::ofstream p(enginefilePath, std::ios::binary);
    if (!p) {
          std::cerr << "could not open plan output file" << std::endl;
          return;
    }
    IHostMemory* modelStream = myengine->serialize();
    p.write(reinterpret_cast<const char*>(modelStream->data()), modelStream->size());
    modelStream->destroy();
    myengine->destroy();
    network->destroy();
    parser->destroy();
    std::cout << "convert onnx model to TensorRT engine model successfully!" << std::endl;
}

常见错误：​​​​​​​

Error Code 1: Cuda Runtime (driver shutting down)Unexpected Internal Error: [virtualMemoryBuffer.cpp::~StdVirtualMemoryBufferImpl::121] Error Code 1: Cuda Runtime (driver shutting down)Unexpected Internal Error: [virtualMemoryBuffer.cpp::nvinfer1::StdVirtualMemoryBufferImpl::~StdVirtualMemoryBufferImpl::121] Error Code 1: Cuda Runtime (driver shutting down)

要释放，不然就是上面的错误

context->destroy();
engine->destroy();
network->destroy();
parser->destroy();

这样就好啦

YOLOv5 engine模型加载与推理

分别转换为32FP与16FP的engine文件之后，执行推理代码与运行结果如下：

std::string label_map = "D:/python/yolov5-6.1/classes.txt";
int main(int argc, char** argv) {
    std::vectorclassNames;
    std::ifstream fp(label_map);
    std::string name;
    while (!fp.eof()) {
          getline(fp, name);
          if (name.length()) {
                  classNames.push_back(name);
          }
    }
    fp.close();
 
 
    auto detector = std::make_shared();
    detector->initConfig("D:/python/yolov5-6.1/yolov5s.engine", 0.4, 0.25);
    std::vectorresults;
    cv::VideoCapture capture("D:/images/video/sample.mp4");
    cv::Mat frame;
    while (true) {
          bool ret = capture.read(frame);
          detector->detect(frame, results);
          for (DetectResult dr : results) {
                  cv::Rect box = dr.box;
                  cv::putText(frame, classNames[dr.classId], cv::Point(box.tl().x, box.tl().y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .5, cv::Scalar(0, 0, 0));
          }
          cv::imshow("YOLOv5-6.1 + TensorRT8.4 - by gloomyfish", frame);
          char c = cv::waitKey(1);
          if (c == 27) { // ESC 退出
                  break;
          }
          // reset for next frame
          results.clear();
    }
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

运行结果：

FP32上推理，速度在80+FPS左右

FP16上推理，速度达到100+FPS左右，TensorRT8.4.0

总结

TensorRT推理一定要及时释放资源，YOLOv5 第六版实际输出的四个输出层。只解析output层输出即可。先把模型导出onnx格式然后再通过tensorRT导出为engine文件，简单快捷！网上有很多文章都是以前写的，不太可信，建议少参考！直接加载engine文件推理，速度在我的笔记本3050ti上可达100FPS左右！

转自：TensorRT+YOLOv5第六版C++部署全解-面包板社区 (eet-china.com)