编写Python代码 --> 运行TensorRT模型 详细步骤及操作 确定需求:首先确定你的需求,明确你要在Jetson Nano上使用Python和TensorRT做什么。 下载安装Jetson Nano开发套件:前往NVIDIA官网下载并安装Jetson Nano开发套件,确保系统环境配置正确。 安装TensorRT:使用以下代码安装TensorRT: #安装TensorRT$ sudo apt-get update $ s...
在Jetson Nano上运行TensorRT优化后的模型。可以使用以下代码加载并运行模型: import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np#加载TensorRT引擎with open("model.engine", "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())#创...
修改TensorRT/python/bash.sh中的内容。 bash.sh中找到以下内容: #原内容PYTHON_MAJOR_VERSION=${PYTHON_MAJOR_VERSION:-3}PYTHON_MINOR_VERSION=${PYTHON_MINOR_VERSION:-8}TARGET=${TARGET_ARCHITECTURE:-x86_64}CUDA_ROOT=${CUDA_ROOT:-/usr/local/cuda}ROOT_PATH=${TRT_OSSPATH:-/workspace/TensorRT}EXT_...
安装tensorrtx 回到顶部 安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1,Python为3.6.9,CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同版本的torch,torch<=1.10.0。 1 安装torch1.8.0 1 2 3 4 5 # substitute the link URL and wheel filename from the desired torch version above wget https://nvidia...
pythonexport.py--weightsyolov5.pt--includeonnxengine 这里需要注意的TensorRT版本一致问题。如果engine文件不是在Jetson Nano上生成的,而在其他PC机器上生成,则TensorRT版本必须与Jetson Nano上使用的版本保持一致。 TensorRT推理 首先创建编译CMakeLists.txt文件,然后把下面的内容copy进去: cmake_minimum_required( VE...
本文将详细指导你如何在Jetson Nano设备上安装ONNX-TensorRT,让你能够利用这两个工具进行高效的深度学习模型部署和推理。 一、环境准备 在开始安装之前,请确保你的Jetson Nano设备已经安装了Jetpack 4.4.1,并且TensorRT 7.1以及Python 3.6都已正确安装。 二、升级protobuf 由于ONNX-TensorRT的依赖,我们需要将protobuf升...
pythonexport.py --weights yolov5.pt --include onnx engine 这里需要注意的TensorRT版本一致问题。如果engine文件不是在Jetson Nano上生成的,而在其他PC机器上生成,则TensorRT版本必须与Jetson Nano上使用的版本保持一致。 TensorRT推理 首先创建编译CMakeLists.txt文件,然后把下面的内容copy进去: ...
创建onnx_to_tensorrt.py文件 执行如下脚本,生成.trt模型文件 python3 onnx_to_tensorrt.py —model yolov3-tiny-416 Resource Jetson Nano 使用yolov3-tiny及TensorRT加速,达到接近实时目标检测与识别_云逸的博客-CSDN博客 trt-yolov3:Jetson Nano上的yolov3-tiny识别(已完结)_我总饿肚子的博客-CSDN博客 自己没...
orpython3 import tensorrt as trt trt.__version__ 检测一下CUDA的各种信息 ls -lt /usr/local 下面就是安装pytorch,首先去英伟达官方网站下载支持版本,这里笔者下载的是pytorch1.9版本。然后跟它对于的torchvision版本是0.10版本,这个也得自己下载。这两个下载地址分别是: ...
使用TensorRT,开发人员可以专注于创建新颖的AI驱动的应用程序,而不是用于推理部署的性能调整。 Jetson Nano的官方文档中给我们推荐了二个例子,其中一个使用Tensor RT做物品识别的例子。具体的可以参考英伟达jetson-inference例子。(一)准备工作:大家知道Jetson Nano系统最低配置是需要16G的SD卡,而跑通这个例子需要的模型...