请问我使用官方的export.py转换出来的onnx推理很慢是什么原因？安装环境时执行的是代码头部给出的命令，pip查看也安装的是onnxruntime-gpu。
转换时参数设置
def parse_opt():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/nj.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'best.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='image (h, w)')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=4, help='batch size')
parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--half', action='store_true', help='FP16 half-precision export')
parser.add_argument('--inplace', action='store_true', help='set YOLOv5 Detect() inplace=True')
parser.add_argument('--train', action='store_true', help='model.train() mode')
parser.add_argument('--optimize', action='store_true', help='TorchScript: optimize for mobile')
parser.add_argument('--int8', action='store_true', help='CoreML/TF INT8 quantization')
parser.add_argument('--dynamic', action='store_true', help='ONNX/TF: dynamic axes')
parser.add_argument('--simplify', action='store_true', help='ONNX: simplify model')
parser.add_argument('--opset', type=int, default=12, help='ONNX: opset version')
parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='TensorRT: verbose log')
parser.add_argument('--workspace', type=int, default=4, help='TensorRT: workspace size (GB)')
parser.add_argument('--nms', action='store_true', help='TF: add NMS to model')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='TF: add agnostic NMS to model')
parser.add_argument('--topk-per-class', type=int, default=100, help='TF.js NMS: topk per class to keep')
parser.add_argument('--topk-all', type=int, default=100, help='TF.js NMS: topk for all classes to keep')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='TF.js NMS: IoU threshold')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='TF.js NMS: confidence threshold')
parser.add_argument('--include', nargs='+',
default=['onnx'],
help='torchscript, onnx, openvino, engine, coreml, saved_model, pb, tflite, edgetpu, tfjs')
opt = parser.parse_args()
print_args(FILE.stem, opt)
return opt
援引GPT回答：
导致推理速度慢的原因可能有很多，以下是一些可能的原因：
模型结构复杂：如果模型的结构非常复杂，包含大量的层和参数，那么推理速度可能会较慢。可以尝试简化模型结构或者使用更轻量级的模型。
输入图像尺寸过大：如果输入的图像尺寸很大，会增加推理的计算量，导致推理速度较慢。可以尝试将图像尺寸调整为更小的尺寸。
批处理大小过小：如果批处理大小设置得太小，会导致GPU利用率较低，从而影响推理速度。可以尝试增大批处理大小。
使用的设备不支持GPU加速：如果使用的设备不支持GPU加速，即使安装了onnxruntime-gpu，推理仍然会在CPU上运行，导致速度慢。可以确认设备是否支持GPU加速。
模型转换参数设置不合理：在转换模型时，可能需要根据实际情况调整一些参数，例如是否使用半精度（FP16）、是否进行优化等。可以尝试调整这些参数，看看是否会影响推理速度。
以上是一些可能的原因，具体原因还需要根据实际情况进行排查。可以尝试调整一些参数，或者使用其他工具或框架进行推理，看看是否能够改善推理速度。
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今天在用detect.py以及自己训练的模型检测图片时，遇到了一些问题，在这总结一下子
1、修改代码
看下面这段代码，是yolo.py中的Model类中的forward函数，训练的时候augment=False，而检测时我们得把它改为true,augment=True
------------------我又来了，真的切记训练时把它改为false，不然真的会报错还不知道错哪了！！！！！！！！！！！！
def forward(self, x, augment=True, profile=False): # 训练：augment=False
if augment: # TTA(Test Time Augmentation) 只在测试和检测的时候做的数据增强
return self.forward_augment(x) # augmented inference, None
else: # 如果是训练的过程则执行else
return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train
2、还有一个特别值得注意的问题是，当你使用你自己的训练模型检测图片时，你的网络模型得用的是和训练时一模一样的，不能修改，不然会报错，因为在检测时，也会执行yolo.py和detect.py文件
例如，我训练模型时用的concat模块是这样的：（common.py文件中）
这是我把原来的concat模块给改了
# biFPN 1
class Concat(nn.Module):
def __init__(self, c1):
super(Concat, self).__init__()
# self.relu = nn.ReLU()
self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
self.epsilon = 0.0001
self.swish = Swish()
def forward(self, x):
weight = self.w / (torch.sum(self.w, dim=0) + self.epsilon)
# Connections for P6_0 and P7_0 to P6_1 respectively
x = self.swish(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1])
return x
然而我检测时又用了原来的concat模块：
# 原
class Concat(nn.Module):
# Concatenate a list of tensors along dimension
def __init__(self, dimension=1):
super(Concat, self).__init__()
self.d = dimension
def forward(self, x):
return torch.cat(x, self.d)
这样的话当然是不行的哈