jeston xaiver nx配置yolov8

配置YOLOv8模型在Jetson Xavier NX上运行
准备工作
确保Jetson Xavier NX已完成刷机操作，并安装了必要的开发工具，如jtop, VSCode, 和 CMake。如果通过SDK Manager进行了刷机，则通常CUDA和TensorRT等相关库已预装完成[^1]。
对于未包含TensorRT的情况，需手动安装此组件来支持后续的推理优化过程。可通过官方文档获取具体版本兼容性和安装指南[^3]。
安装依赖项
为了使YOLOv8能够在Jetson平台上顺利执行，除了上述提到的基础环境外，还需额外准备一些Python包和其他资源：

使用pip命令安装缺失模块，例如遇到ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt'错误时应执行pip install nvidia-pyindex tensorrt以引入所需的支持库[^4]。

对于其他可能缺少的数据可视化或其他辅助功能所需的第三方库（比如seaborn），同样可以通过类似的pip指令解决相应的问题。

转换PyTorch模型至TensorRT引擎
由于YOLOv8基于PyTorch框架构建，在将其部署到边缘计算设备之前，建议先将.pt格式的权重文件转换成适用于硬件加速器的TensorRT引擎形式。这一步骤能够显著提升实际应用中的性能表现。
# 假设当前目录下存在名为best.pt的预训练模型
python export.py --weights best.pt --include engine
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这段脚本会调用特定API接口实现从原始PyTorch模型向高效能推断引擎转变的过程；注意这里使用的export.py属于假设性的例子，真实场景里应当参照项目仓库给出的确切方法来进行适配调整。
测试与验证
最后一步是在目标机器上加载经过处理后的检测网络并测试其准确性及时效性。可以编写简单的应用程序读取图像输入并通过预测函数获得输出结果，进而评估整个系统的运作状况。
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
import numpy as np

device = "cuda"
model = attempt_load('best.engine', map_location=device)

img_path = './data/images/bus.jpg'
img0 = cv2.imread(img_path)
img = letterbox(img0, new_shape=640)[0]

img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, hwc to chw
img = np.ascontiguousarray(img).astype(np.float32)/255.
img = torch.from_numpy(img).to(device)
if device != 'cpu':
model(torch.zeros(1, 3, *img.shape[-2:], device=device)) # run once

preds = model(img[None], augment=False)[0]
det = non_max_suppression(preds, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]
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以上代码片段展示了如何利用加载好的TensorRT引擎进行一次完整的前向传播运算，从而得到最终的目标识别框位置信息。