jetson python tensorrt推理

Jetson是一个基于ARM架构的嵌入式系统，它非常适合进行深度学习推理。TensorRT是一个高性能深度学习推理引擎，可以在Jetson上使用Python进行推理。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在Jetson上使用Python进行TensorRT推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 加载模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open('model.trt', 'rb') as f:
    engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入和输出张量
input_shape = engine.get_binding_shape(0)
output_shape = engine.get_binding_shape(1)
input_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(0))
output_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(1))

input_data = np.ones(input_shape, dtype=input_dtype)
output_data = np.zeros(output_shape, dtype=output_dtype)

# 分配设备内存
d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(output_data.nbytes)

# 创建流
stream = cuda.Stream()

# 执行推理
cuda.memcpy_htod_async(d_input, input_data, stream)
context.execute_async_v2(bindings=[int(d_input), int(d_output)], stream_handle=stream.handle)
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, d_output, stream)

# 等待推理完成
stream.synchronize()

# 输出结果
print(output_data)

以上代码中，我们首先加载了一个TensorRT引擎，然后创建了一个执行上下文。接着，我们准备了输入和输出张量，并在设备上分配了内存。然后，我们创建了一个流，并使用创建的执行上下文执行了推理，最后等待推理完成并输出了结果。

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，实际使用中需要根据具体的模型和数据进行相应的修改。