介绍Jetson Nano 4.3 TRT - Shell-Bash

简介

Jetson Nano 4.3 TRT - Shell-Bash是一款基于NVIDIA的Jetson Nano 4.3平台的软件，它使用TensorRT进行模型转换与优化，采用Shell-Bash语言进行操作和调用。其主要功能是在Jetson Nano平台上部署、运行和优化深度学习模型。

功能

Jetson Nano 4.3 TRT - Shell-Bash提供以下主要功能：

• 可以将深度学习模型从TensorFlow、PyTorch、ONNX等格式转换成TensorRT格式，并进行优化，以获取更快的速度和更小的模型体积。
• 可以在Jetson Nano 4.3平台上实时部署和运行深度学习模型，支持自定义模型和数据集。
• 支持多种类型的推理和优化算法，如FP16、INT8、DYNAMIC、SPARSE等。
• 提供了一系列简单易用的接口和命令，以方便用户快速部署和调用模型。

代码示例

以下是一个样例Shell-Bash代码，用于将PyTorch模型转换为TensorRT格式，并进行优化：

#!/bin/bash

# set up the environment
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/lib
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

# convert the model to ONNX format
python3 convert_to_onnx.py --input_path model.pth --output_path model.onnx

# convert the ONNX model to TensorRT format and optimize
trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.trt --fp16 --batch=1 --buildOnly

# run inference on the optimized TensorRT model
python3 run_inference.py --input_path test_image.jpg --model_path model.trt --output_path result.jpg

该示例中，首先将PyTorch模型转换成ONNX格式，再使用trtexec命令将其转换为TensorRT格式并进行优化，最后在Jetson Nano 4.3上运行inference。用户可以根据自己的需求进行调整和修改。

总结

Jetson Nano 4.3 TRT - Shell-Bash是一款功能强大的深度学习部署和优化软件，能够极大地简化深度学习模型在Jetson Nano平台上的部署和调用。通过其丰富的接口和命令，用户可以快速、方便地部署和运行自己的深度学习应用程序。