🌟Win10环境下YOLOv5转TensorRT引擎全流程解读🚀

最近尝试将YOLOv5模型转换为TensorRT引擎（.engine文件），终于成功啦！以下是详细步骤梳理，希望能帮到同样想尝试的朋友～💪

首先，准备好环境：确保Windows 10系统已安装CUDA、cuDNN和Python等依赖库，并配置好PyTorch与TensorRT。💻✨

接着，利用`torch2trt`工具，将训练好的YOLOv5模型导出为TensorRT优化后的.engine文件。这一步需要耐心调整精度与性能之间的平衡，比如FP16模式能显著提升推理速度。💡

最后，加载.engine文件进行推理测试。实际运行中发现，TensorRT确实大幅降低了延迟，特别是在RTX显卡加持下表现更佳！🎉

如果你也对AI加速感兴趣，不妨动手试试吧！记得关注更多技术干货分享哦～💬💻