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本文是关于YOLOv8实战第三天的保姆级教程，主要介绍了如何使用TensorRT部署YOLOv8模型并使用Python进行推理。本文详细指导了从模型部署到Python推理的整个过程，适合初学者入门学习。通过本文的学习，读者可以掌握YOLOv8模型在TensorRT上的部署方法和Python推理技巧。

本文详细介绍了如何使用TensorRT部署YOLOv8模型，并利用Python进行推理，对于初学者来说，这是一个绝佳的入门教程，通过本文的学习，读者将掌握YOLOv8模型的部署和Python推理技巧。

请前往NVIDIA开发者网站下载TensorRT，推荐的下载版本是TensorRT-8.6.1.6，接下来是安装和配置TensorRT的步骤：

1、将TensorRT的头文件复制到CUDA的include文件夹。

2、将lib文件复制到CUDA的lib文件夹中的x64子文件夹。

在Python环境中，使用以下命令安装TensorRT：

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

请确保CUDA版本与TensorRT版本兼容，关于CUDA的安装和配置，您可以参考NVIDIA官方文档或其他相关教程。

我们将进入模型转换和部署阶段，需要将模型转换为ONNX格式，在开始转换之前，请确保您已经安装了所有必要的环境和工具，参考相关教程和GitHub资源，使用特定命令生成ONNX模型，具体的命令参数可能根据您的模型和需求有所不同，请根据实际情况进行调整。

接下来是TensorRT部署阶段，您需要导出engine模型，然后可以使用Python脚本进行推理，编写一个名为infer-det.py的脚本，利用TensorRT进行推理并展示检测结果，具体代码实现可以参考提供的代码片段或相关教程，在运行脚本时，您需要指定engine文件路径、输入图片路径、是否展示检测结果、输出目录和推理设备等信息，脚本会将检测结果绘制在图片上并保存。

至此，您已经完成了使用YOLOv8模型进行目标检测的TensorRT部署过程，在此过程中，我们提供了详细的步骤和说明，希望对您有所助益，如果在任何环节遇到问题，欢迎随时提问，为了更好地优化模型和提高检测精度，您可以进一步探索YOLOv8的进阶功能和技巧，祝您在目标检测领域取得更多成果！