‘‘ object has no attribute ‘max_workspace_size‘ 【YOLOV10 TensorRT模型转换推理一条龙】

报错‘‘ object has no attribute ‘max_workspace_size‘

可能是没有TensorRT安装好，打开下面网站，选择自己的环境的zip下载。我是windows10，cuda12.3，就按我下面这样选。

一、下载TensorRT压缩包

https:///nvidia-tensorrt-8x-download

二、复制文件到cuda目录

下好后，打开lib和include文件夹，全选，复制到cuda安装目录对应的bin和include文件夹

我的目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin

复制到这里

三、在python环境中安装TensorRT

然后打开TensorRT压缩包里的python文件夹，选择适合自己python版本的，我是python3.10就选cp310，如果是python3.9就选cp39.将这个文件复制到yolov10根目录

复制到这

在pycharm终端输入安装

 pip install tensorrt-8.6.1-cp310-none-win_amd64.whl

出现下图所示就是安装成功了

四、 pt模型转换engine（可选）

将你的pt模型复制到yolov10根目录，我这里的是默认权重

在终端输入

yolo export model=yolov10 format=engine half=True simplify opset=13 workspace=16

出现下图就成功了

五、YOLOV10默认权重下载地址

YOLOv10-N:/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/
YOLOv10-S:/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/
YOLOv10-M:/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/
YOLOv10-B:/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/
YOLOv10-L:/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/
YOLOv10-X:/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/

六、使用TensrRT推理例子





import cv2




from ultralytics import YOLO



 



 



# 加载YOLO模型



model = YOLO("../")  # 根据你的实际模型路径来修改




# 预测图像



frame = "../ultralytics/assets/" # 根据你的实际图片路径来修改




 



 



# 使用模型推理



results = model(frame)



 



# 将检测结果画在帧上



annotated_frame = results[0].plot()



 



# 显示结果



("YOLOv10 Object Detection", annotated_frame)



 




while True:



    # 如果按下'q'键，退出循环




    if (1) == ord("q"):



        break

七、效果评测

使用PT

使用TensorRT后

屏蔽这些输出在推理时加个参数，verbose=False

results = (source='0', verbose=False)

八、参考资料

导出 -Ultralytics YOLO 文档

ONNX -Ultralytics YOLO 文档

TensorRT -Ultralytics YOLO 文档

API - Python API 文档 ()

预测 -Ultralytics YOLO 文档

Neural Magic -Ultralytics YOLO 文档

python - Hide Ultralytics' Yolov8 () output from terminal - Stack Overflow

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