jeston nano部署测试
时间: 2025-02-27 15:15:23 浏览: 33
Jeston Nano 部署 YOLOv8 测试教程
准备工作
为了顺利在 Jeston Nano 上部署并测试 YOLOv8,需先准备好必要的硬件和软件环境。
建议准备一个 U盘用于烧录官方的 Jeston Nano 系统。进入官网,点击 Jestson Nano 开发者套件 SD 卡镜像完成下载[^1]。这一步骤确保了开发板拥有稳定的基础操作系统支持后续操作。
安装依赖库
安装特定版本的 numpy
可以有效规避一些常见的兼容性问题。通过命令 pip install numpy==1.19.3
来安装指定版本的 NumPy 库[^4]。此步骤有助于减少因不同版本间差异带来的潜在错误。
启用 CUDA 支持
为了让 Jeston Nano 能够利用其内置 GPU 加速模型推理过程,在配置文件 config.cmake
中设置 set(USE_CUDA ON)
是必不可少的操作之一[^2]。启用 CUDA 之后,可以显著提升图像识别速度以及整体性能表现。
TensorRT 下载与集成
TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个高效神经网络推理引擎,对于优化深度学习模型有着重要作用。可以通过 Git 命令克隆仓库来获取最新版 TensorRTX 工具包:git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
[^3]。随后按照项目文档说明编译并链接到自己的应用程序当中去。
# 更新系统包列表
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
# 安装基础工具链和其他必要组件
sudo apt-get install cmake build-essential python3-pip libopencv-dev -y
# 创建虚拟环境(可选)
python3 -m venv env
source ./env/bin/activate
# 安装 Python 包管理器中的其他依赖项
pip install wheel setuptools opencv-python-headless onnxruntime-gpu
以上代码展示了如何更新系统、安装构建所需的各种工具链以及其他必需组件;同时也包含了创建Python虚拟环境的方法以便更好地隔离各个项目的运行环境,并且还列举了一些常用的Python第三方库安装指令。
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