tensorrt7.1适配的onnx

TensorRT 7.1支持的ONNX版本是1.5.0、1.6.0、1.7.0和1.8.0，您可以将这些版本的ONNX模型转换为TensorRT 7.1所支持的模型格式。请注意，在转换ONNX模型之前，您需要先安装TensorRT 7.1和对应的CUDA和cuDNN版本，并且确保您的模型符合TensorRT 7.1所支持的模型结构和操作。

相关问题

tensorrt7.1没有python

是的，TensorRT 7.1 不包含 Python 接口。它只提供了 C++ 的 API。如果你想使用 Python 来与 TensorRT 进行交互，则需要使用 TensorRT 的 Python 绑定包。这个包将提供 Python 接口，使你能够使用 Python 与 TensorRT 进行交互。你可以从 NVIDIA 的官方网站上下载并安装这个包。注意，安装之前需要先安装 TensorRT 7.1。

jetson nano tensorrt

Jetson Nano可以使用TensorRT进行加速推理。首先，确保Jetson Nano上安装了最新版本的JetPack 4.4，其中包含了TensorRT 7.1的安装。此外，还需要安装PyTorch 1.6.0以及相应的CUDA和cuDNN版本。请注意，Jetson Nano上的TensorRT版本与加载的ONNX模型版本要保持一致，否则可能会导致加载模型时出现问题。

同时，在执行任何与AI相关的操作时，务必给Jetson Nano安装风扇来散热，并使用外部适配器供电（最好使用3A输出的电源）。这样可以确保Jetson Nano在进行深度学习任务时能够保持稳定和良好的性能。

总结起来，Jetson Nano可以使用TensorRT进行深度学习推理加速，但在使用之前需要确保安装了相应的软件包，并采取适当的散热和供电措施。对于更详细的Jetson Nano的介绍和基本使用方法，可以参考相关博客文章。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Jetson Nano目标检测手把手实战教程（pytorch训练、tensorrt推理，含完整代码和数据）](https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/108949723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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