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...
我们对Jetson Nano 2GB进行了较为全面的评测,包括它的软件兼容性以及在一些极致优化模型下的表现速度。事实上,如果用我们的512输入尺寸的Yolov5模型的TensorRT加速,它的最高速度可以达到25ms, 这基本上可以让你在一个嵌入式板子上将检测模型跑到实时. 所以当你需要部署某个应用的时候,缺乏硬件考量?Jetson Nano 2GB绝...
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( VERSION 2.8 ) # 声明一个 cmake 工程 project(yolov5_...
Engine文件版本一致导致,原因是我之前导出的是在tensorRT8.4版本,jetsonNano是8.0的,重新在Jetson Nano上导出一下就可以解决。 代码 #include <fstream> #include <iostream> #include <sstream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "tensorrt_yolov5_demo.h" using namespace cv; std::string label_map = ...
jeson nano部署yolov5模型 环境搭建conda tensorrt (学习本人b站视频)代码工具均有 1 远程工具 1.1 xshell7 xshell7:远程操作命令 1.2 xftp7 xftp7:安装软件的时候不要心急 1.3 Nomachine Nomachine:共享桌面软件 安装手册: https://blog.csdn.net/weixin_44029896/article/details/128555481...
在主机上训练自己的Yolov5模型,转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上,用DeepStream运行。(先以yolov5s.pt为例) 环境 硬件环境: 带cuda的显卡主机 Jetson Nano 4G B01 csi摄像头、usb摄像头 软件环境: yolov5-5.0 jetpack-4.4 deepstream-5.0 Tensorrt-7.1 ...
Engine文件版本一致导致,原因是我之前导出的是在tensorRT8.4版本,jetsonNano是8.0的,重新在Jetson Nano上导出一下就可以解决。 最后贴一下,演示的程序mainC++代码: #include#include#include#include#include "tensorrt_yolov5_demo.h" using namespace cv; ...
除了使用官方的Python调用tensorrt检测外,你还可以使用C++调用tensorrt加速。在配置过程中,你可能需要更换国内源来解决一些包安装不上问题。你可以通过重新执行换源步骤来更换另一种国内源。最后,为了确保你的深度学习环境能够正常运行,你可以重启你的Jetson Nano并检查已安装的系统组件是否满足需求。如果发现不满足需求,...
注:这一步可以在电脑上进行,也可以在Nano上进行,个人推荐在电脑上进行。 2. 生成engine文件 将上一步生成的.wts文件放入/tensorrtx/yolov5/build/目录下 在终端中执行 sudo./yolov5-s[.wts][.engine][n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw]以yolov5s模型为例: sudo./yolov5-s yolov5s....
因为Jetson nano的内存只有4GB,且与显存共用,后期编译torchvision,生成TensorRT推理引擎文件不够用,这里通过增加swap内存的方法来解决这个问题。用到的是https://blog.csdn.net/watershade2010/article/details/109630135这位博主的方法。 sudo vim /etc/systemd/nvzramconfig.sh按“i”进入输入模式,如图所示,修改mem=$(...