最近尝试用YOLOv5的`.pt`模型文件在TensorRT中生成优化后的`.engine`文件时，遇到了一些小障碍。👀 作为深度学习推理加速的重要工具，TensorRT能显著提升模型运行效率，但操作过程中还是需要一些技巧。首先，确保YOLOv5模型已正确导出为ONNX格式，这是TensorRT支持的中间表示形式之一。🔧

在转换阶段，参数设置如输入尺寸、数据类型等都需要仔细检查，否则可能导致生成失败或运行异常。尤其要注意的是，YOLOv5的多尺度输出特性需要额外配置解析逻辑。🎯 如果你和我一样遇到问题，不妨从官方文档入手，逐步排查环境依赖和脚本细节。此外，社区论坛上也有不少开发者分享了成功案例，可以作为参考。

尽管过程略显曲折，但解决技术难题的过程总是充满成就感！💪 希望这篇文章能帮到同样在路上的你！💬 深度学习 TensorRT YOLOv5