jetson nano部署yolov8加速

### 部署YOLOv8到Jetson Nano

为了在 Jetson Nano 上成功部署 YOLOv8 并实现性能加速，需遵循一系列特定的操作流程。考虑到 Jetson Nano 的硬件特性，选择适当版本的模型至关重要。

#### 选用适合的YOLOv8模型变体
鉴于 Jetson Nano 的计算能力有限，建议使用较小规模的预训练模型 yolov8s.pt 来确保高效运行[^2]。

#### 准备环境
安装必要的依赖库对于顺利部署非常重要。通过终端操作可简化文件路径输入过程；例如，在移动 Python 轮子文件至指定位置时利用 Tab 键自动完成路径填充能够提高效率：

mv torch-1.11.0a0+gitbc2c6ed-cp38-cp38-linux_aarch64.whl ~/myenv/bin/
mv torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ~/myenv/bin/

上述命令展示了如何将 PyTorch 库移入虚拟环境中以便后续调用[^3]。

#### 执行剪枝优化
对选定的小型 YOLOv8 模型实施剪枝技术有助于进一步提升推理速度而不显著牺牲精度。这一步骤涉及调整网络结构去除冗余参数从而减轻运算负担。

#### 加载与测试模型
一旦完成了前期准备工作之后，则可以在 Jetson Nano 设备上加载经过处理后的 yolov8s.pt 文件，并编写简单的脚本来验证其功能正常与否以及评估实际表现情况。Python 示例代码如下所示：

import torch
from ultralytics import YOLO

model_path = 'path/to/yolov8s.pt'
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = YOLO(model_path).to(device)

results = model(image_tensor)  # 假设 image_tensor 是已准备好的图像张量数据
print(results)

此段程序片段说明了怎样读取本地存储的 .pt 格式的权重文档并将之应用于新图片检测任务当中去[^1]。