jetson nano tensorrt部署

### 回答1：
Jetson Nano TensorRT部署是指在Jetson Nano上使用TensorRT进行模型推理的过程。TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理引擎，可以将训练好的模型优化并部署到嵌入式设备上，实现快速、高效的推理。在Jetson Nano上使用TensorRT可以大大提高模型推理的速度和效率，适用于各种嵌入式AI应用场景。

### 回答2：
Jetson Nano是一款基于NVIDIA的Jetson平台的小型嵌入式计算机，具有高性能计算能力，适用于多种深度学习应用和嵌入式视觉应用。TensorRT是NVIDIA的加速库，可以优化和加速深度学习推理的速度和效率，具有重要的意义。

在Jetson Nano上进行TensorRT部署需要以下步骤：

1. 在Jetson Nano上安装TensorRT库

将TensorRT SDK安装包下载到Jetson Nano上，然后解压缩安装包。使用命令行进入解压后的文件夹，运行安装脚本并按提示操作。安装成功后，设置环境变量。

2. 配置TensorRT模型

将深度学习模型转换为TensorRT模型，并在Jetson Nano上运行。Jetson Nano支持多种框架和模型类型，包括TensorFlow、Caffe和ONNX。针对不同的模型类型可以使用相应的TensorRT模型转换工具。

3. 使用TensorRT API进行推理

编写C++或Python代码，使用TensorRT API进行推理。通过TensorRT API可以加载TensorRT模型并对输入数据进行推理，并输出预测结果。

4. 优化和调优

使用TensorRT可以获得较高的推理性能，但是需要进行一定的优化和调优。可以尝试不同的精度设置、batch size设置、网络结构优化等方式。

总体来说，Jetson Nano的TensorRT部署是一项重要的深度学习任务，可以在嵌入式计算机上获得高性能的深度学习推理。需要有一定的经验和技能才能完成这项任务，但是一旦完成，将能够应用于各种实际场景中。

### 回答3：
Jetson Nano是一款小型但功能强大的AI计算机，它可以用于许多物联网和边缘计算应用程序。TensorRT是一个高性能深度学习推理库，专用于将训练好的深度学习模型转化为能够在现有的GPU上实时执行的部署格式。这种配合使得Jetson Nano具备对训练好的模型进行实时推理的能力。

TensorRT部署流程如下：
1. 下载TensorRT，并将它安装到Jetson Nano上。
2. 预处理模型，将它转化为TensorRT所需要的格式。目前，TensorRT支持的主要深度学习框架包括TensorFlow、Caffe和ONNX等。
3. 使用TensorRT API将模型加载进Jetson Nano，以便进行实时推理。

安装TensorRT需要以下步骤：
1. 下载安装包，然后用以下命令解压：sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-trt6.0.1.5-ga-20190913_1-1_amd64.deb
2.使用以下命令进行APTリポジトリの設定：sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.0-trt6.0.1.5-ga-20190913/7fa2af80.pub
3. 更新APT并下载TensorRT：sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-libnvinfer-dev python3-libnvinfer-plugin-dev python3-libnvinfer-doc uff-converter-tf
4. 链接所需库：sudo apt-get install libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.0 libnvonnxparsers6=6.0.1-1+cuda10.0 libnvparsers6=6.0.1-1+cuda10.0 libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.0 libsdl2-dev

预处理模型是一个重要的步骤，该过程需要一定的计算知识和计算资源，并需要进行各种复杂的图像处理程序。通常的步骤包括图像平滑、图像缩放、图像旋转等图像处理程序。TensorRT支持TensorFlow、Caffe和ONNX等热门深度学习框架。

对于TensorFlow模型的预处理：
1. 使用TensorFlow提供的GraphDef或SavedModel API导出模型。
2. 运行冻结图导出器以冻结权重（包括所有的变量）并存储在graphtools.pb文件中。
3. 从冻结的图中，生成UFF模型。

使用如下命令生成UFF格式模型：python3 -m uff.convert -I inputs_node_placeholder_name [-O outputs_node_output_name] frozen_graph_file -o uff_model.uff

将预处理的模型导入Jetson Nano：
1. 使用TensorRT提供的API将模型加载到Jetson Nano中：
1）使用 builder 创建一个 TensorRT engine
2）从硬盘中读取序列化的 engine
3）在 Jetson TX2 上运行 inference
2. 创建一个TensorRT tracer，并将tracer与engine连接，在执行时跟踪内核函数。

在Jetson Nano上执行实时推理：
1. 编写推理代码。要使用TensorRT执行实时推理，您需要使用TensorRT Python API或C++ API来调用您的模型，并将其加载到Jetson Nano上。
2. 执行推理。当模型加载到Jetson Nano中并且内核函数跟踪已将模型加载到内存中时，您现在可以运行推理。您可以通过TensorRT Python API或C++ API来发起推理，以及输出预测结果。

总结：Jetson Nano具备对训练好的模型进行实时推理的能力， TensorRT是一个高性能深度学习推理库，专用于将训练好的深度学习模型转化为能够在现有的GPU上实时执行的部署格式。使得在Jetson Nano上进行实时推理成为可能。