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。