Windows 10下的YOLOv8 TensorRT CUDA加速部署实践

在当下，目标检测算法已成为计算机视觉领域的重要研究内容。YOLOv8，作为YOLO系列的新成员，因其出色的性能和精度而备受关注。然而，YOLOv8的运行效率往往受限于计算设备的性能。为了充分发挥硬件性能，我们需要在Windows 10环境下，利用TensorRT和CUDA进行加速部署。

一、准备工作

首先，确保你的电脑配置满足以下要求：Windows 10操作系统，NVIDIA显卡，以及CUDA和cuDNN的相应版本。你可以通过NVIDIA控制面板查看NVCUDA64.DLL的版本，这将决定你能够安装的最高CUDA版本。在本例中，我们假设电脑配置为：Windows 10，NVIDIA显卡，CUDA 11.6，以及cuDNN 8.2.1.32。

二、安装CUDA和cuDNN

访问NVIDIA官网下载并安装CUDA 11.6。安装完成后，重启电脑并打开命令行输入nvcc -V以确认安装成功。接下来，下载并安装cuDNN 8.2.1.32，注意选择与你的CUDA版本相匹配的cuDNN版本。

三、安装YOLOv8

在虚拟环境中，使用以下命令安装YOLOv8：

pip install ultralytics

安装好后，我们将YOLOv8自带的torch移除（安装的是cpu版本），并安装GPU版本的torch，版本应与你的CUDA版本相匹配。

四、安装TensorRT

访问NVIDIA官网下载并安装TensorRT 8.4.2.4。虽然cuDNN 8.2.1.32与官方推荐的cuDNN 8.4版本不匹配，但我们在实际使用中发现，cuDNN 8.2.1.32与TensorRT 8.4.2.4可以配合使用，且不会报错。需要注意的是，TensorRT提供的trtexec.exe文件可能无法正常运行，这是由于版本不匹配导致的。因此，在后续使用中，我们可能需要寻找其他方式来验证TensorRT的正确安装和运行。

五、YOLOv8的TensorRT加速部署

YOLOv8的TensorRT加速部署主要涉及两个步骤：模型的导出和TensorRT的推理。首先，我们需要将YOLOv8模型导出为ONNX格式。然后，使用TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT引擎。最后，利用TensorRT引擎进行推理，实现模型的加速运行。

六、总结与展望

通过以上步骤，我们成功地在Windows 10环境下，利用TensorRT和CUDA实现了YOLOv8的加速部署。然而，由于TensorRT与cuDNN版本的不完全匹配，我们可能会遇到一些挑战。未来，随着TensorRT和cuDNN版本的更新，我们期待能够实现更顺畅的YOLOv8加速部署。

希望这篇文章能够帮助你在Windows 10环境下顺利部署并加速YOLOv8模型。如果你在操作过程中遇到任何问题，欢迎随时向我提问。