jetson tensorrt
时间: 2023-09-28 07:10:05 浏览: 68
Jetson是NVIDIA推出的一系列嵌入式计算平台,而TensorRT是NVIDIA的一个深度学习推理加速库。在Jetson平台上使用TensorRT可以提高深度学习模型的推理速度和性能。在Jetson NX平台上部署TensorRT加速,可以通过执行命令`./trtexec --onnx=abs_path_to_onnx.onnx --saveEngine=abs_path_to_trt.trt`来完成ONNX模型到TensorRT模型的转换。具体的参数可以通过`--help`查看,其中`--int8`表示使用INT8量化,而`--fp16`表示使用16位浮点数推理。需要注意的是,模型的输出数据类型需要与设置的推理类型兼容,否则会报错。[1]
除了使用默认的转换器,还可以使用TensorRT网络定义API手动构建TensorRT引擎。这种方式可以获得最佳性能和可定制性,可以按照目标平台构建与原模型相同或近似相同的网络。首先需要使用框架导出模型的权重,然后将其加载到TensorRT网络中。这样可以更灵活地控制网络结构和操作,以达到最佳的推理性能和效果。[2]
TensorRT可以在多个场景中使用,包括嵌入式系统、自动驾驶和数据中心。无论是在端测、边缘层还是云端,只要有GPU,都可以考虑使用TensorRT进行深度学习推理加速。[3]
相关问题
Jetson TensorRT python yolov8
Jetson是一款嵌入式计算平台,TensorRT是一款用于高性能深度学习推理的库,yolov8是一种目标检测算法。如果你想在Jetson上使用Python实现yolov8目标检测算法,可以使用TensorRT库来加速推理过程,提高算法效率和性能。以下是大致的步骤:
1. 安装JetPack和TensorRT库。
2. 下载yolov8模型文件和相应的权重文件。
3. 使用TensorRT的Python API将yolov8模型转换为TensorRT模型。
4. 编写Python代码加载TensorRT模型,使用Jetson板上的相机或者其他设备进行目标检测。
具体实现细节可以参考NVIDIA官方文档和相关的代码示例。
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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