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YOLOv7 TensorRT Benchmark测试（Linux）

环境准备

  • CUDA、CUDNN：确认环境中已经安装CUDA和CUDNN，并且提前获取其安装路径。

  • TensorRT：可通过NVIDIA官网下载TensorRT 8.6.1.6或其他版本安装包。

  • Paddle Inference C++预测库：编译develop版本请参考编译文档。编译完成后，会在build目录下生成paddle_inference_install_dir文件夹，这个就是我们需要的C++预测库文件。 或在官网下载c++推理库

编译可执行程序

  • (1)修改compile.sh中依赖库路径，主要是以下内容：
# Paddle Inference预测库路径
LIB_DIR=/work/Paddle/build/paddle_inference_install_dir
# CUDNN路径
CUDNN_LIB=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/
# CUDA路径
CUDA_LIB=/usr/local/cuda/lib64
# TensorRT安装包路径，为TRT资源包解压完成后的绝对路径，其中包含`lib`和`include`文件夹
TENSORRT_ROOT=/work/TensorRT-8.6.1.6

Paddle tensorRT测试

  • YOLOv5
# FP32
./build/trt_run --model_file yolov5_model/inference_model/model.pdmodel --params_file yolov5_model/inference_model/model.pdiparams --run_mode=trt_fp32
# FP16
./build/trt_run --model_file yolov5_model/inference_model/model.pdmodel --params_file yolov5_model/inference_model/model.pdiparams --run_mode=trt_fp16
# INT8
./build/trt_run --model_file yolov5s_quantaware/model.pdmodel --params_file yolov5s_quantaware/model.pdiparams --run_mode=trt_int8
  • YOLOv6
# FP32
./build/trt_run --model_file yolov6_model/inference_model/model.pdmodel --params_file yolov6_model/inference_model/model.pdiparams --run_mode=trt_fp32
# FP16
./build/trt_run --model_file yolov6_model/inference_model/model.pdmodel --params_file yolov6_model/inference_model/model.pdiparams --run_mode=trt_fp16
# INT8
./build/trt_run --model_file yolov6s_quantaware/model.pdmodel --params_file yolov6s_quantaware/model.pdiparams --run_mode=trt_int8
  • YOLOv7
# FP32
./build/trt_run --model_file yolov7-tiny/inference_model/model.pdmodel --params_file yolov7-tiny/inference_model/model.pdiparams --run_mode=trt_fp32
# FP16
./build/trt_run --model_file yolov7-tiny/inference_model/model.pdmodel --params_file yolov7-tiny/inference_model/model.pdiparams --run_mode=trt_fp16
# INT8
./build/trt_run --model_file yolov7-quantAware/model.pdmodel --params_file yolov7-quantAware/model.pdiparams --run_mode=trt_int8

原生TensorRT测试

# FP32
trtexec --onnx=yolov5s.onnx --workspace=1024 --avgRuns=1000 --inputIOFormats=fp32:chw --outputIOFormats=fp32:chw
# FP16
trtexec --onnx=yolov5s.onnx --workspace=1024 --avgRuns=1000 --inputIOFormats=fp32:chw --outputIOFormats=fp32:chw --fp16
# INT8
trtexec --onnx=yolov5s.onnx --workspace=1024 --avgRuns=1000 --inputIOFormats=fp32:chw --outputIOFormats=fp32:chw --int8
  • 注：可把--onnx=yolov5s.onnx替换成yolov6s.onnx和yolov7.onnx模型