yolov7的 TensorRT c++推理，win10， cuda11.4.3 ，cudnn8.2，tensorrt8.2.1.8。
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了yolov7的 TensorRT c++推理，win10， cuda11.4.3 ，cudnn8.2，tensorrt8.2.1.8。相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
yolov7的 tensorrt8 推理， c++ 版本
环境
win10
vs2019
opencv4.5.5
cuda_11.4.3_472.50_win10.exe
TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip
RTX2060推理yolov7， FP32 耗时 28ms ，FP16 耗时 8ms，单帧对应总耗时30ms 和 10ms。
python gen_wts_trtx.py -w yolov7-tiny.pt -o yolov7-tiny.wts根据大神的攻略，通过yolov7-pt文件生成对应的 .wts 文件.
然后根据如下c++代码生成对应的 .engine文件，把自带的engine文件覆盖掉。工程不用cmake了，直接改。 要修改对应自己的文件目录。以下代码修改一下对应目录就可以调通了。
yolov7的win10tensorrt推理c++版本-C++文档类资源-CSDN文库
https://download.csdn.net/download/vokxchh/87399894
注意：
FP32的engine生成时间短，FP16的engine生成时间长。要耐心等待。FP16生成等了50分钟。。
需要修改自己对应的目录，显卡对应的算力。
1.工程设置到release x64。
C:\\TensorRT-8.2.1.8\\lib中和C:\\opencv4.5.5\\build\\x64\\vc15\\bin的dll拷入exe所在文件目录。
2.包含目录：
3.库目录：
4.预处理器定义：
5. 显卡算力：
6.附加依赖项：
opencv_world455.lib
nvinfer.lib
nvinfer_plugin.lib
nvonnxparser.lib
nvparsers.lib
cublas.lib
cublasLt.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
cudnn.lib
cufft.lib
cufftw.lib
curand.lib
cusolver.lib
cusolverMg.lib
cusparse.lib
nppc.lib
nppial.lib
nppicc.lib
nppidei.lib
nppif.lib
nppig.lib
nppim.lib
nppist.lib
nppisu.lib
nppitc.lib
npps.lib
nvblas.lib
nvjpeg.lib
nvml.lib
nvrtc.lib
OpenCL.lib
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7.修改config.h的USE_FP32 ,编译生成FP32的exe。
USE_FP16 ,生成FP16的exe。
=
8.然后运行FP32的exe，通过yolov7.wts生成FP32的engine文件，运行FP16的exe生成FP16的engine文件。
Project5.exe -s yolov7.wts yolov7-fp32.engine v7
9.运行如下代码预测
Project5.exe -d yolov7-fp32.engine ./samples
以上是关于yolov7的 TensorRT c++推理，win10， cuda11.4.3 ，cudnn8.2，tensorrt8.2.1.8。的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
[C#][原创]使用C#部署yolov7的tensorrt模型
TensorRT模型部署实战，英伟达平台，C++ 和python对比（包含源码）