jetson nano系统自带onnxruntime吗

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。

orin nano 4G安装 onnxruntime-gpu

Jetson Nano是NVIDIA推出的一款小型化、低功耗的计算机，适用于边缘计算和人工智能应用。在Jetson Nano上安装ONNX Runtime-GPU版本，可以让你利用NVIDIA的GPU加速器运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。以下是安装ONNX Runtime-GPU的步骤：

1. 更新系统软件包列表并安装必要的软件包：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev

2. 安装Python3的ONNX模块（如果你还没有安装的话）：

   pip3 install onnx

3. 下载适用于Jetson Nano的ONNX Runtime-GPU wheel文件。你需要从NVIDIA的官方渠道或GitHub仓库获取对应版本的安装包，因为需要特定于架构的优化。

4. 安装下载的ONNX Runtime-GPU：

   pip3 install /path/to/onnxruntime_gpu-*.whl

将`/path/to/onnxruntime_gpu-*.whl`替换为下载的wheel文件的实际路径。

5. 验证安装：

   import onnxruntime
   print(onnxruntime.get_device())

运行上述Python脚本后，如果输出显示了类似于"GPU"的信息，说明ONNX Runtime-GPU已经成功安装并可以使用GPU进行推理。

请注意，由于硬件和软件的不断更新，建议访问NVIDIA官方网站或ONNX Runtime的GitHub仓库获取最新和最准确的安装指南和资源链接。