GPU测试

run_comparison_benchmark.py

@@ -0,0 +1,79 @@
+"""
+RTX 3050 TensorRT vs PyTorch 推理性能对比测试
+
+测试目标：
+- 对比 TensorRT 和 PyTorch 推理方式的性能差异
+- 评估最大同时接入摄像头路数
+- 测试单路与整体系统的最大稳定帧率
+- 生成详细的可视化分析报告
+
+测试环境：
+- GPU: RTX 3050 (8GB)
+- 模型: YOLOv8n
+- 分辨率: 320x320, 480x480
+- 精度: FP16, FP32
+"""
+
+import sys
+import os
+import json
+import time
+from pathlib import Path
+from datetime import datetime
+
+# 添加当前目录到路径
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+
+def main():
+    print("=" * 80)
+    print("RTX 3050 TensorRT vs PyTorch 推理性能对比测试")
+    print("=" * 80)
+    
+    # 检查环境
+    print("\n🔍 检查测试环境...")
+    check_environment()
+    
+    # 运行对比测试
+    print("\n🚀 开始对比测试...")
+    run_comparison_tests()
+    
+    print("\n✅ 对比测试完成!")
+
+def check_environment():
+    """检查测试环境"""
+    try:
+        import torch
+        print(f"✅ PyTorch: {torch.__version__}")
+        if torch.cuda.is_available():
+            print(f"✅ CUDA: {torch.version.cuda}")
+            print(f"✅ GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
+            print(f"✅ 显存: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory // 1024**3}GB")
+        else:
+            print("❌ CUDA 不可用")
+    except ImportError:
+        print("❌ PyTorch 未安装")
+    
+    try:
+        import tensorrt
+        print(f"✅ TensorRT: {tensorrt.__version__}")
+    except (ImportError, FileNotFoundError):
+        print("⚠️ TensorRT: 不可用，将使用 Ultralytics 优化模式")
+    
+    try:
+        import ultralytics
+        print(f"✅ Ultralytics: {ultralytics.__version__}")
+    except ImportError:
+        print("❌ Ultralytics 未安装")
+
+def run_comparison_tests():
+    """运行对比测试"""
+    from benchmark.comparison_runner import ComparisonRunner
+    
+    MODEL_PATH = "C:/Users/16337/PycharmProjects/Security_project/yolov8n.pt"
+    OUTPUT_DIR = "./comparison_results"
+    
+    runner = ComparisonRunner(MODEL_PATH, OUTPUT_DIR)
+    runner.run_full_comparison()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()