使用tensorrt部署yolov5s报错，tensorrt版本是8.1.4.5。报错如下：
Serialization (Serialization assertion sizeRead == static_cast(mEnd - mCurrent) failed.Size specified in header does not match archive size)
根据报错信息，这个错误可能是由于TensorRT序列化模型时的大小不匹配导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：
1.确保你使用的TensorRT版本与你构建模型时使用的TensorRT版本一致。不同版本之间的模型序列化可能不兼容。
2.检查你的模型是否正确地序列化为TensorRT引擎。你可以尝试重新序列化模型并保存为一个新的TensorRT引擎文件。
3.确保你的模型和TensorRT引擎文件没有被损坏。你可以尝试重新下载或重新生成它们。
4.如果你使用的是预训练的Yolov5s模型，尝试使用其他版本的模型进行测试。有时候特定版本的模型可能存在问题。
如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试使用其他版本的TensorRT进行部署，或者查看TensorRT的文档或论坛，看是否有其他用户遇到了类似的问题并找到了解决方法。
你是在什么环境下部署的
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:根据参考资料提供的代码，我们可以看到TensorRT的版本对于导出模型的过程是有差异的。
首先，我们需要确认是否满足TensorRT的版本要求，要求的版本大于等于8.0.0。
然后，我们需要使用export_onnx函数将模型导出为ONNX格式的文件。
接下来，我们创建TensorRT.Builder实例和TensorRT.BuilderConfig实例，并设置相关参数，如最大工作空间大小。
然后，我们创建一个TensorRT.Network实例，并使用TensorRT.OnnxParser解析导出的ONNX文件。
我们可以通过network.num_inputs和network.num_outputs获取输入和输出的数量，并通过迭代获取每个输入和输出的名称、形状和数据类型。
然后，我们可以根据需要设置半精度（FP16）模式，并使用builder.build_engine方法构建TensorRT引擎。
最后，我们将引擎序列化并保存到文件中。
下面是一个伪代码示例，演示了如何在TensorRT 8版本上导出yolov5s模型：
import tensorrt as trt
def export_engine(model, im, file, train, half, simplify, workspace=4, verbose=False, prefix='TensorRT:'):
# ... 省略前面的代码
# Check TensorRT version requirement
check_version(trt.__version__, '8.0.0', hard=True)
# Export model to ONNX
export_onnx(model, im, file, 13, train, False, simplify)
onnx = file.with_suffix('.onnx')
# Create TensorRT Builder and Config
logger = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
builder = trt.Builder(logger)
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = workspace * 1 << 30
# Create TensorRT Network and Parser
flag = (1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
network = builder.create_network(flag)
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
if not parser.parse_from_file(str(onnx)):
raise RuntimeError(f'failed to load ONNX file: {onnx}')
# Get network inputs and outputs
inputs = [network.get_input(i) for i in range(network.num_inputs)]
outputs = [network.get_output(i) for i in range(network.num_outputs)]
# Set FP16 mode if specified
half &= builder.platform_has_fast_fp16
if half:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# Build TensorRT engine
with builder.build_engine(network, config) as engine, open(f, 'wb') as t:
t.write(engine.serialize())
# ... 省略后面的代码
请注意，这只是一个伪代码示例，具体实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。在实际使用时，你需要根据自己的环境和需求进行适当的修改。