tensorrt nvidia nx

TensorRT是英伟达推出的深度学习推理加速库，可以在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理，从而提高推理速度和效率。NVIDIA Jetson NX是一款针对嵌入式和边缘设备的AI计算平台，可以支持TensorRT加速库，从而在边缘设备上实现高效的深度学习推理，加速AI应用的响应速度和准确性。因此，TensorRT和NVIDIA Jetson NX可以很好地结合使用，提高嵌入式和边缘设备上的AI计算能力。

相关问题

nvidia nx中tensorrt的安装路径在哪里

NVIDIA Jetson Xavier NX默认安装TensorRT在`/usr/lib/aarch64-linux-gnu/`目录下。如果您在JetPack安装过程中选择了不同的安装路径，则可能会在其他位置找到TensorRT。您可以通过以下命令来查找TensorRT的安装路径：

sudo find / -name libnvinfer.so*

该命令将搜索您的文件系统并输出所有包含`libnvinfer.so`的文件路径，其中包括TensorRT的安装路径。

yolov8tensorrt部署jetson nx

要在Jetson NX上使用TensorRT部署YOLOv8模型，可以参考以下步骤：

1. 下载源码：首先，从GitHub上下载infer项目的源代码。

2. 配置环境：确保你的Jetson NX上已经安装了NVIDIA JetPack SDK，该SDK包含了TensorRT和其他必要的工具和库。

3. 构建模型：使用trtexec工具来构建模型。trtexec工具可以从下载的infer源码中的"scripts"文件夹下找到。运行以下命令来构建模型：

   ./trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.trt --explicitBatch --fp16

这里的"model.onnx"是你训练得到的YOLOv8模型的ONNX文件，"model.trt"是构建后的TensorRT模型文件。

4. 部署模型：将构建好的TensorRT模型部署到Jetson NX上。可以使用C++或Python编写应用程序来加载并运行模型。可以参考infer项目中的README.md文件，里面详细描述了如何使用TensorRT模型进行推理。

基于以上步骤，你可以在Jetson NX上成功部署YOLOv8模型。