win10系统下yolov5-V6.1版本的tensorrt部署细节教程及bug修改

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

什么是tensorrt：

tensorrt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库，对网络的推理过程进行了深度优化，可以实现非常高的推理速度，实乃不掉精度就能提速的上上策。

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一、开始前，要准备点什么？

1. cuda and cudnn：cuda and cudnn。本人使用的是cuda11.1和cudnn11.X
2. opencv：opencv。版本不用太高，本人使用4.2
3. pytorch：pytorch and torchvision
4. pycharm and annaconda：下载
5. tensorrtx部署代码，大佬开源：tensorrtx
6. vs2019：vs2019
7. Cmake3.19.4：cmake

二、安装

1.安装VS2019

下载安装包后，双击安装软件进行安装，勾选以下信息

安装的时候最好默认位置安装，

2.安装cuda11.1和cudnn11.X

1）安装cuda

提前下载鲁大师更新一下显卡驱动，然后下载cuda安装包和cudnn压缩文件。

之后一直默认下一步即可，最后完成安装。安装后检测环境配置

可能会出现安装失败bug
安装cuda的时候显示全部未安装或安装失败，则选择自定义安装，取消这两个选项即可

2）安装cudnn

将cudnn目录下的bin,include,lib中的文件分别复制粘贴到路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1文件夹下相对应的目录

3）安装测试

打开cmd运行：

nvcc -V

出现如下图所示cuda信息，配置成功

2.安装OpenCV

下载安装包安装，安装后添加环境变量，如下所示

3.安装anaconda和创建虚拟环境

官网下载安装包。

下载后点击进行安装，一直执行下一步，选择好软件的安装路径，本文安装路径默认c盘，隐藏文件夹programdata里，然后耐心等待，等到安装完成。
对于pytorch1.8.1，打开cmd创建虚拟环境，

conda create -n your_name python==3.7
activate your_name
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4.安装CMAKE

下载安装包

下载完成后，一直点击下一步执行即可，直到遇到以下情况

安装完成之后，重启电脑，然后打开Anaconda Prompt (Anaconda3)，输入以下命令

cmake /V

三、YOLOv5代码下载及运行

1. YOLOv5代码下载：Github链接：yolov5

下载V6.0或最新版本都可以

2. 下载模型权重v5s.pt

3. 安装依赖包

激活刚才创建的环境，

d:
cd cd D:\YOLOv5_TensorRT\yolov5
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 运行测试

python detect.py --source ./data/images/ --weights weights/yolov5s.pt 

三、Tensorrt安装

1. 下载版本8.2.5.1

2. 环境配置

跟cudnn一样，将include下的文件复制到cuda的include文件内
lib下的dll文件复制到cuda 的bin文件夹内
lib下的lib文件复制到cuda 的lib/x64文件夹内

3. 测试运行

进入到TensorRT-8.2.5.1\samples\sampleMNIST文件夹内，vs2019打开

• 此处对sampleMNIST示例进行测试，vs2019打开sample_mnist.sln
• 然后依次点击 项目—>属性—>VC++目录
• 将路径D:\tensorrt_tar\TensorRT-7.0.0.11\lib分别加入可执行文件目录及库目录里
• 将D:\tensorrt_tar\TensorRT-7.0.0.11\include加入C/C++ —> 常规 —> 附加包含目录
• 将nvinfer.lib、nvinfer_plugin.lib、nvonnxparser.lib和nvparsers.lib加入链接器–>输入–>附加依赖项
• 将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib加入链接器->常规->附加库目录
  
  
  
  

2. PGM文件

• 生成项目解决方案
• 开始执行
  最后生成如下图结果所示，显示数字，则测试成功
  

Tensorrt的C++和python部署

1. tensorrtx下载（github）

选择最新版本即可，支持yolov5v6.0和v6.1

2. dirent.h下载

Dirent 是一个 C/C++ 编程接口，Github链接：https://github.com/tronkko/dirent
下载后复制里面dirent.h到tensorrtx的include文件中

3. yolov5s.wts生成

将tensorrtx的gen_wts.py文件复制到下载好的yolov5源码中，运行得到wts文件

4. CMakeList.txt修改

修改自定义的位置，还有cuda的版本

cmake_minimum_required(VERSION 3.2)
if(NOT DEFINED CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES)
  set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 50)###########
endif()

set(CudaToolkitDir "C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.1")###########

project(yolov5)
set(OpenCV_DIR "D:\\AppMy\\opencv\\opencv\\build")  #1
set(TRT_DIR "D:\\Myproject\\TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2\\TensorRT-8.2.5.1")  #2
set(OpenCV_INCLUDE_DIRS "D:\\AppMy\\opencv\\opencv\\build\\include")   #3
set(OpenCV_LIBS "D:\\AppMy\\opencv\\opencv\\build\\x64\\vc15\\lib\\opencv_world340.lib")   #4

add_definitions(-std=c++11)
add_definitions(-DAPI_EXPORTS)
option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)

set(THREADS_PREFER_PTHREAD_FLAG ON)
find_package(Threads)

# setup CUDA
find_package(CUDA REQUIRED)
message(STATUS " libraries: ${CUDA_LIBRARIES}")
message(STATUS " include path: ${CUDA_INCLUDE_DIRS}")

include_directories(${
    CUDA_INCLUDE_DIRS})

####
enable_language(CUDA)  # add this line, then no need to setup cuda path in vs
####
include_directories(${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
include_directories(${
    TRT_DIR}\\include)
include_directories(D:\\yanyi\\project_process\\Completed_projects\\yolo-deploy\\tensorrtx-master\\yolov5)  # 5


##### find package(opencv)
include_directories(${
    OpenCV_INCLUDE_DIRS})
include_directories(${
    OpenCV_INCLUDE_DIRS}\\opencv2)  #6


# -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED for solving error: identifier "__builtin_ia32_mwaitx" is undefined
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -Wall -Ofast -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED")

# setup opencv
find_package(OpenCV QUIET
    NO_MODULE
    NO_DEFAULT_PATH
    NO_CMAKE_PATH
    NO_CMAKE_ENVIRONMENT_PATH
    NO_SYSTEM_ENVIRONMENT_PATH
    NO_CMAKE_PACKAGE_REGISTRY
    NO_CMAKE_BUILDS_PATH
    NO_CMAKE_SYSTEM_PATH
    NO_CMAKE_SYSTEM_PACKAGE_REGISTRY
)

message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS " version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS " libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS " include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

include_directories(${
    OpenCV_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${
    TRT_DIR}\\lib)           #7
link_directories(${
    OpenCV_DIR}\\x64\\vc15\\lib)                         #8

#add_executable(yolov5 ${PROJECT_SOURCE_DIR}/calibrator.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolov5.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.h ${PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.h)
add_executable(yolov5 ${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/yolov5.cpp ${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/common.hpp ${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.cu ${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.h ${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.cu ${
    PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.h)   #17
target_link_libraries(yolov5 "nvinfer" "nvinfer_plugin")   #5
target_link_libraries(yolov5 ${
    OpenCV_LIBS})          #6
target_link_libraries(yolov5 ${
    CUDA_LIBRARIES})   #7
target_link_libraries(yolov5 Threads::Threads)       #8

然后打开CMake软件，输入tensorrtx下的yolov5文件路径和build路径，会自动创建文件夹

选择vs2019和x64

之后点击Configure ->Generate->open project，打开VS

选择Realse和x64，点击生成解决方案

编译成功后会显示成功，只要没有失败即可，在yolov5-build-Realse文件中生成exe文件

5. tensorrtx加速命令运行

将第3步生成的wts文件复制到yolov5-Build-Release文件下，cmd执行：

yolov5.exe -s yolov5s.wts yolov5s.engine s

会在当前目录生成一个yolov5s.engine文件

然后运行推理命令：

yolov5.exe -d yolov5s.engine ../samples

加速后的检测结果

总结

bug：如果编译时出现20多个错误的情况，找不到各种函数的解决办法
点击项目-生成自定义选择cuda11.1

右键这三个文件的属性选择cuda即可