看完使用Colab雲端 將手上資料集訓練成YOLOv5模型，覺得YOLOv5模型還是不夠快嗎??講師洪銘恩將帶大家了解如何藉由TensorRT，來加速YOLOv5模型的推論速度，特別強調YOLOv5轉換、如何操作及其卓越加速效果。
學習目標
TensorRT，作為NVIDIA Jetson系列深度學習模型的加速工具，不僅匹配硬體最佳化模型，還提高效能。它靈活適應運算精度，如FP32到FP16、INT8，同時修補模型結構以提高速度和精確性。本影片中深入淺出的介紹TensorRT的使用，特別聚焦YOLOv5轉換，解析操作簡便性及加速效果，以下為章節重點：
1.何為TensorRT
TensorRT是NVIDIA Jetson系列產品的一個工具，用於加速深度學習模型。它能夠將模型最佳化以匹配硬體，並在降低運算精度的同時提高效能。TensorRT不僅可以調整運算精度（如從FP32到FP16、INT8），還能修補模型結構，去除不必要的部分，以提高運行速度和準確性。
2.使用TensorRT加速 – YOLOv5快速轉換
使用TensorRT加速YOLOv5的轉換相對簡單，因為YOLOv5提供了一個python檔案，可用於自由轉換模型。通過該檔案，使用者可以指定欲轉換的模型和轉換格式，使整個過程更為便利。這消除了一些繁瑣的步驟，讓使用者能夠輕鬆地達到模型加速的目的。
3.使用TensorRT加速 – 事前作業
在使用TensorRT之前，需要進行一些事前作業。首先，安裝ONNX套件，因為TensorRT轉換過程需要將PyTorch模型轉換成ONNX格式。此外，必須新增一個包含模型類別數量和類別名稱的Label檔案，以便轉換後的模型能正確輸出類別信息。這些準備工作為後續使用TensorRT提供了必要的基礎。
4.使用TensorRT加速 – 將模型轉換成TensorRT格式
在這一步驟，要注意使用TensorRT轉換模型時，它會根據硬體的GPU進行轉換和加速。因此，在Jetson Nano等硬體上進行此轉換是必須的，而在個人電腦上執行此優化將只影響電腦的GPU，而非Jetson Nano上的GPU。
5.使用TensorRT加速 – 執行轉換後的模型
完成模型轉換後，可以通過選擇不同的選項來進一步調整，例如指定輸入圖片大小、選擇要使用的裝置（如CUDA）、調整精度（FP16）等。最後，輸入這些參數後，Jetson Nano 將開始優化轉換模型。
6.YOLOv7模型如何用TensorRT加速
如果想要在Jetson Nano上使用YOLOv7模型進行加速，可以參考YOLOv7的GitHub，將其資源clone下來。這邊的重點是YOLOv7的最小模型實際上是指tiny版本，這可能是在Jetson Nano上使用的更合適的選擇。在模型的使用方面，需注意模型轉換後的檔案（例如best.engine）、標籤檔案(labels.yaml)的輸入以及其他相關參數。
小結
TensorRT的操作不僅簡單，而且極大地提升了YOLOv5模型的轉換效能。事前作業中的ONNX套件安裝和Label檔案新增為後續作業打下堅實基礎。值得注意的是，在進行TensorRT轉換時，應選擇硬體上進行，以確保最佳轉換和加速效果。透過調整輸入參數，Jetson Nano能夠迅速開始模型的最佳化轉換。
延伸學習影片
（責任編輯：Peter Wang）
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