jetson nano tensorrtjiasu

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>

相关问题

Jetson nano Jetson nano + opencv jetson TX2 jetson Xavier NX Jetson AGX Xavier参数对比

Jetson Nano：CPU：Quad-core ARM A57，GPU：128-core Maxwell，内存：4GB 64-bit LPDDR4，存储：MicroSD，连接：Gigabit Ethernet，外设：HDMI，USB 3.0，MIPI CSI。

Jetson TX2：CPU：Dual-core Denver 2 + Quad-core ARM A57，GPU：256-core Pascal，内存：8GB 128-bit LPDDR4，存储：32GB eMMC，连接：Gigabit Ethernet，外设：HDMI，USB 3.0，MIPI CSI。

Jetson Xavier NX：CPU：6-core Carmel ARM，GPU：384-core Volta，内存：8GB 128-bit LPDDR4，存储：32GB eMMC，连接：Gigabit Ethernet，外设：HDMI，USB 3.0，MIPI CSI。

Jetson AGX Xavier：CPU：8-core Carmel ARM，GPU：512-core Volta，内存：16GB 256-bit LPDDR4，存储：32GB eMMC，连接：Gigabit Ethernet，外设：HDMI，USB 3.0，MIPI CSI。

Jetson nano

Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的低功耗人工智能计算机，可以用来进行深度学习、机器人、自动驾驶和物联网等应用的开发。它搭载了NVIDIA的JetPack SDK软件包，能够支持各种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Caffe等。Jetson Nano采用ARM Cortex-A57四核处理器和NVIDIA Maxwell GPU，具有4GB LPDDR4内存和16GB eMMC存储器。它的小巧设计和低功耗特性使得它适合在嵌入式系统和边缘计算设备中使用。