jetson nano系统自带onnxruntime吗
时间: 2023-09-07 17:04:45 浏览: 54
是的,Jetson Nano系统自带onnxruntime。onnxruntime是一个高性能的开源推理引擎,用于在深度学习模型中进行推理。它支持多种硬件平台和操作系统,包括NVIDIA的Jetson Nano。在Jetson Nano上使用onnxruntime,您可以方便地加载、运行和推理使用ONNX格式表示的深度学习模型。通过Jetson Nano自带的onnxruntime,您可以在边缘设备上快速有效地运行深度学习模型,实现实时的AI推理。
相关问题
jetson nano 部署 pytorch onnx 模型
Jetson Nano 是一款基于 NVIDIA Jetson 平台的小型开发板,可以用于部署深度学习模型。PyTorch是一种非常流行的深度学习框架,而 ONNX是一种可互操作的深度学习模型格式,可以在不同的框架之间共享模型。
以下是在 Jetson Nano 上部署 PyTorch ONNX 模型的步骤:
1. 安装 PyTorch 和 ONNX
在 Jetson Nano 上安装 PyTorch 和 ONNX,可以使用 pip 命令:
```
pip3 install torch torchvision
pip3 install onnx
```
2. 导出 PyTorch 模型为 ONNX 格式
使用 PyTorch 将模型导出为 ONNX 格式,可以使用以下代码:
```
import torch
import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
```
3. 在 Jetson Nano 上加载 ONNX 模型
使用 ONNX 运行时库在 Jetson Nano 上加载 ONNX 模型。可以使用以下代码:
```
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
result = session.run([output_name], {input_name: input_data})
print(result)
```
以上就是在 Jetson Nano 上部署 PyTorch ONNX 模型的步骤。需要注意的是,在 Jetson Nano 上运行深度学习模型需要使用 GPU 加速,因此应该确保已经安装了适当的 NVIDIA GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。
jetson nano系统烧录
Jetson Nano的烧录流程如下:
1. 准备一个MicroSD卡,大小至少为16GB。
2. 下载Jetson Nano的映像文件,可以从NVIDIA官网下载,也可以从JetPack下载页面下载。
3. 下载并安装Etcher软件,这是一个跨平台的烧录工具。
4. 使用Etcher软件将Jetson Nano映像文件写入MicroSD卡。
5. 将MicroSD卡插入Jetson Nano的MicroSD插槽中。
6. 将Jetson Nano连接到显示器、键盘和鼠标。
7. 连接电源,启动Jetson Nano。
成功启动后,您可以使用Jetson Nano进行深度学习和计算机视觉应用程序的开发,并享受高性能的计算体验。