tensorRT jeston
时间: 2025-03-11 08:26:56 浏览: 21
TensorRT on Jetson 使用指南
安装与配置
对于希望在NVIDIA Jetson平台上部署TensorRT的应用开发者来说,安装过程至关重要。Ubuntu 18.04搭配CUDA 10.2以及TensorRT 8.4.1.5是一个经过验证的稳定组合[^3]。这种环境不仅适用于Jetson系列设备,还能够提供强大的性能支持。
转换模型至TensorRT
为了使传统训练好的神经网络能够在Jetson上高效运行,通常需要借助工具将原始框架下的模型转化为适合TensorRT执行的形式。tensorrtx
项目为此类需求提供了便利的方法,它包含了多种流行架构向TensorRT迁移的具体实例[^2]。
git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
cd tensorrtx/ssd/
./build.sh
这段脚本演示了如何获取并编译SSD目标检测器的相关文件以便于后续加载到TensorRT环境中去。
性能优化技巧
当涉及到具体应用场景时,比如实时图像识别任务,在Jetson Xavier NX这样的高性能计算单元上可以通过调整参数来进一步提升效率。这包括但不限于批处理大小的选择、精度模式(FP32/INT8)切换等方面的内容[^4]。
常见问题解答
Q: 如果遇到无法解析某些层的情况怎么办?
A: 这可能是由于所使用的TensorRT版本不完全兼容原生框架导出的ONNX模型结构造成的。此时建议尝试更新至最新版TensorRT或者寻找对应的替代方案。
Q: 如何解决内存不足的问题?
A: 对于较大规模的预训练权重文件而言,可能因为资源限制而难以直接移植。考虑采用量化方法减少存储开销;另外也可以分批次读取数据集以缓解瞬时间的压力。
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