jetson nano上TensorRt模型(pytorch->onnx>TensorRT)的准确性降低 - 腾讯云开发者社区

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如何在Jetson nano上同时编译TensorRT与Paddle Lite框架

由于参加的百度人工智能创意赛的算法组要求了EasyDL的使用，所以我需要在嵌入式硬件上搭建Paddle框架，才能部署队友训练好的模型。...目前可以实现加速模型推理的方式多种多样，但从通用性和部署简易性上讲，我认为使用低功耗GPU进行加速的Jetson系列相对更好。...考虑到比赛中模型改进的可能，需要建立一个更有普适性的部署环境，因此选择了第二种方案。最终，在搜集了相关文档后，决定通过源码编译的方式在Jetson nano上安装Paddle框架。...1.配置推理选项 2.创建Predictor 3.准备模型输入 4.模型推理 5.获取模型输出在jetson nano上推理，需要修改推理配置的部分代码：推理配置对应AnalysisConfig类，...解决方案参考第二部分“编译前的准备工作”中对Jetson nano设置。

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利用Jetson NANO做一个急性淋巴细胞白血病分类器

TensorRT 格式在您的开发机器上测试 CNN。...为您的 NVIDIA Jetson Nano 下载或创建自定义 docker 容器。使用 Tensorflow 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。...使用 TFRT 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。使用 TensorRT 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。...它提供多线程主机 CPU 的高效使用，支持完全异步编程模型，以及专注于低水平的效率。 ONNX ONNX 是一种开放格式，用于表示机器学习模型。...ONNX 定义了一组通用运算符——机器学习和深度学习模型的构建块——以及一种通用文件格式，使 AI 开发人员能够使用具有各种框架的模型，工具、运行时和编译器。

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第五届Sky Hackathon第一名项目报告书

，清洗，标注,审核及训练模型YOLOX-Nano, YOLOX-Tiny, YOLOX-s,YOLOX-m，并基于TensorRT对模型进行部署（在模型导出onnx时作了一些trick，其实现与YOLOX...因为Jetson Nano边缘计算设备的算力问题，我们开始计划训练的模型为YOLO v5-s, YOLOX-Nano,YOLOX-Tiny, YOLOX-s, YOLOX-m。...VOC mAP和COCO AP 虽然YOLOX-Nano的模型小，但其精度在Hackathon2021数据集上较其他两个稍大的模型要高，并且我们测试上述每个模型都可以完成在Jetson Nano的推断，...并在Jetson Nano中测试TensorRT推断结果和Pytorch结果的一致性。...4.Jetson Nano模型部署和推理最后将团队训练的ASR,TTS,Object Detection模型部署到NVIDIA提供的Jetson Nano集群上，该部分细心的NVIDIA导师提供了完善的部署代码

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【论文分享】在NVIDIA Jetson NANO上使用深度神经网络进行实时草莓检测

此外，该模型还可以部署在嵌入式移动设备上，如Jetson Nano或移动智能手机。轻量级网络极大地促进了模型在边缘计算设备上的部署过程。...通过对PC和Jetson纳米器件的推理，得到了相应的速度。同时，将PTH格式模型转换为TRT序列化格式模型，然后加载到Jetson Nano上，如图1所示。...原始开放式神经网络交换（ONNX）模型加载到Jetson Nano上，RTSD网络速度为13.1FPS，比YOLOv4 tiny高19.0%。...经TensorRT方法加速后，转换后的模型速度达到25.20fps，是ONNX模型的两倍，比YOLOv4 tiny模型快15%。加速后，RTSD网络的效率足以用于基于计算机视觉的草莓检测和收获。...模型 RTSD网络转换为TensorRT模型，并加载到Jetson Nano上。TensorRT格式模型的速度为25.20fps，是PyTorch模型的两倍，比YOLOv4-tiny模型快15%。

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美女小姐姐在Jetson Xavier NX上实现车道线检测

介绍： LaneNet是用于车道检测的实时深度神经网络模型。这个GitHub存储库提供了TensorFlow的非官方实现，该实现在PC上运行得很好。...我首先瞄准了Xavier NX，它比入门级Nano拥有更多的计算能力和强大功能，因为这是一项非常艰巨的任务。 ?...从TensorFlow到TensorRT 不幸的是，在Xavier NX上运行TensorFlow模型会导致内存和性能问题。...NVIDIA提供了TensorRT来加速他们平台上的推理，因此下一个主要步骤是将TensorFlow模型移植到TensorRT。...从TensorRT 7.0开始，首选方法是使用ONNX工作流，其中TensorFlow模型转换为ONNX格式，然后用于构建TensorRT引擎。

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NVIDIA Jetson Nano使用Tensor RT加速YOLOv4神经网络推理

$ cd darknet 接着需要修改一下Makefile，在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法，Jetson Nano也是比照办理，前面的参数设定完了，往下搜寻到ARCH...4 使用结构更小的YOLO ( Yolov4-Tiny ) 下一种加快速度的方法是使用yolov4-tiny.weights，一个更小型的yolov4，这边的小型指的是神经网络模型的结构，一般我们都会使用在运算能力相较于显示适配器低的装置上...TRT引擎加速需要先将神经网络模型转换成ONNX的格式才行。...透过nano编辑器开启并且将iffi中间的内容修改如下，原本的内容记得要批注掉： $ nano ./install_pycuda.sh ?...最后可以执行 yolo_to_onnx.py 将yolo的权重档转换成onnx档案，接着再编译成TRT可用的模型，在onnx_to_tensorrt.py我会建议使用 -v 来看到进度，不然看着画面没动静会有点紧张

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利用TensorRT的视觉辅助设备为盲人和视力受损者提供帮助

但他遇到了一个问题 - 这些设备的内存有限，只有8G，这使得部署复杂的深度学习模型非常困难。幸运的是，通过TensorRT找到了解决方案 - 它通过减少内存占用来帮助在边缘设备上执行这些模型。...该模型在Nvidia DGX-2服务器上的4个V100上进行了训练。最终，将图像字幕模型ExpansionNet v2部署到了Nvidia Jetson Xavier NX板上。...TensorRT引擎 trtexec --onnx=....这是由NVIDIA开发的一个强大的工具，可以优化神经网络模型并生成高度优化的推理引擎，可以在NVIDIA GPU上运行。...这个项目代码请访问： https://github.com/IS2AI/kaz-image-captioning 更多用Python和NVIDIA Jetson NANO做一个自动驾驶滑板坡道串口通信

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领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题（3）

领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题问：Orin NANO开发套件引脚功能答：问：我可以将Jetson Orin Nano开发套件的载板与Jetson...我该如何找到并安装与Jetson兼容的新版本cudnn呢？或者如果我想恢复到之前的CUDA 11.4和cudnn 8.6，我该怎么做呢？答：只有CUDA在其网页上提供了Jetson的软件包。...#flashing-to-multiple-jetson-devices 问：我目前正在学习和使用迁移学习，通过Jetson Orin Nano上的jetson-inference流程，使用SSD-MobileNet...当训练完成后，将其转换为ONNX格式，然后通过TensorRT运行。我能否将训练好的模型信息发送过去，并在Jetson Nano上使用它？或者由于架构的不同，它们需要进行不同的配置？...答：你可以将ONNX模型发送到其他平台使用。但是由于TensorRT引擎是根据硬件环境进行优化的，它并不具备可移植性。

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NANO黑客松比赛遇到最多的技术问题是什么？

本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT，TransferLearning Toolkit（TLT）这两个开发工具，在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题...本次活动以口罩检测为主题，学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型，并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测...可以支持的，您可了解一下TensorRT优化ONNX格式的模型。您在SDK的sample里面找到。 6 TLT怎么安装？...TLT导出的FP16模型可以直接部署在NANO上，但是INT8模型不能部署在NANO上。您可以是用Xavier来部署 15 在利用TLT训练的时候loss一直不下降怎么办？...这个在样例代码中可以看到，通常，我们需要设置‘-pth’参数来平衡模型的精度与模型的大小（或者说速度）。更高的‘-pth’数值，会让模型更小（更快的推理速度），但是也会降低模型精度。

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打开NVIDIA Jetpack 4.6 隐藏功能

Jetson 上的 Triton 推理服务器支持来自多个框架的训练 AI 模型，包括 NVIDIA TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime。...JetPack 上的 Triton 推理服务器支持包括：在 GPU 和 NVDLA 上运行模型支持多种框架：TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime。...并发模型执行动态批处理模型管道可扩展的后端 HTTP/REST 和 GRPC 推理协议 C编程接口 2....支持使用 Jetson-IO 工具在 Jetson 开发人员套件（Jetson Nano、Jetson Nano 2GB 和 Jetson Xavier NX）上配置 Raspberry-PI IMX219...可用作在 Jetson 上容器化 CUDA 应用程序的基础镜像 TensorRT 运行时容器—— 使用 CUDA 运行时容器作为基础镜像，并包含 cuDNN 和 TensorRT 运行时组件。

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打开NVIDIA Jetpack 4.6 隐藏功能

Jetson 上的 Triton 推理服务器支持来自多个框架的训练 AI 模型，包括 NVIDIA TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime。...JetPack 上的 Triton 推理服务器支持包括：在 GPU 和 NVDLA 上运行模型支持多种框架：TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime。 ...并发模型执行动态批处理模型管道可扩展的后端 HTTP/REST 和 GRPC 推理协议 C编程接口 2....支持使用 Jetson-IO 工具在 Jetson 开发人员套件（Jetson Nano、Jetson Nano 2GB 和 Jetson Xavier NX）上配置 Raspberry-PI IMX219...可用作在 Jetson 上容器化 CUDA 应用程序的基础镜像 TensorRT 运行时容器—— 使用 CUDA 运行时容器作为基础镜像，并包含 cuDNN 和 TensorRT 运行时组件。

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三行代码完成模型部署，支持云边端几十款AI硬件部署，覆盖CV、NLP、Speech（附源码）

，覆盖CV、NLP、Speech 支持Paddle Inference、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、Paddle Lite、RKNN等后端，覆盖常见的NVIDIA GPU...、x86 CPU、Jetson Nano、Jetson TX2、ARM CPU（移动端、ARM开发板）、Jetson Xavier、瑞芯微NPU（RK3588、RK3568、RV1126、RV1109、...、ONNX等）热门模型的部署。...易用灵活，三行代码完成模型部署，一行命令快速体验150+热门模型部署 FastDeploy三行代码可完成AI模型在不同硬件上的部署，极大降低了AI模型部署难度和工作量。...-device gpu # GPU上使用TensorRT推理 python infer.py --model yolov7.onnx --image 000000014439.jpg --device

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利用 NVIDIA TensorRT 进行Tiny YOLO v2 推理应用

目标：该应用程序从Open Neural Network eXchange (ONNX) model Zoo下载 Tiny YOLO v2模型，并将其转换为NVIDIA TensorRT，然后开始对摄像头捕获的图像进行目标检测...材料： NVIDIA Jetson Nano Developer Kit USB 网络摄像头 or Raspberry Pi Camera V2菜鸟手册（2）：给Jetson Nano安装树莓派摄像头...使用：首先，加速你的Jetson NANO。仅nvpmodel是不够的，还需要jetson_clock命令。...如果没有jetson_clock，“select timeout”错误将在帧捕获时发生。 ? 下面的命令启动这个应用程序: ? 对于树莓派相机v2: ?...对于USB Web相机，如果您的相机被检测为/dev/video1，请使用1作为相机编号。 ?

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用Jetson Xavier NX做个AI白板

然后，我们使用三个非常常见的指标，将重新训练的模型与用于第一个原型的模型的性能进行了比较：准确性，精度和召回率。为了确定检测的正确性，我们使用了IOU的值。...幸运的是，NVIDIA提供了一个库，可以充分利用基于GPU的硬件：TensorRT库。为了使用该库，我们将模型（手和指尖检测器）转换为TensorRT引擎。...为此，我们遵循以下3个步骤：冻结图并删除训练节点（.h5-> .pb）将冻结的图形转换为onnx（.pb-> .onnx）将onnx模型转换为TensorRT引擎（.onnx-> .engine）转换后...，我们将TensorRT引擎序列化到设备上，并且每次AI白板启动时，代码都会加载它们。...欢迎访问我们的存储库，其中包含所有说明以及模型和TensorRT引擎： https://github.com/preste-ai/AI_whiteboard

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NVIDIA关于AI部署的最新技术（附资料）

[量化流程] TensorRT8可以直接加载通过QTA量化后且导出为ONNX的模型，官方也提供了Pytorch量化配套工具，可谓是一步到位。...看看这个工具能干啥： [polygraphy所有的功能] 可以看ONNX、TRT的网络结构，可以修改、简化ONNX模型，可以查找debug转换好的trt模型有什么问题...总之，如果你是trt和ONNX...后来仔细了解了下，这个库对于特定场景是比较实用的，转TRT的流程变为： Pytorch->torchscript->tensorrt 我们又多了一条路子转Pytorch模型到TRT啦！...我之前用过torch2trt这个工具来转换pytorch模型到trt，那么TRTORCH对我来说有什么用么？总之都是pytorch->trt，为什么不直接用torch2trt呢？...如何设计并且优化高吞吐低延迟的产品模型，涉及到了TensorRT以及Triton Inference Server。现在的模型越来越大了，没办法想要高精度，必须上大模型。

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用Jetson Xavier NX做个AI白板

然后，我们使用三个非常常见的指标，将重新训练的模型与用于第一个原型的模型的性能进行了比较：准确性，精度和召回率。为了确定检测的正确性，我们使用了IOU的值。...幸运的是，NVIDIA提供了一个库，可以充分利用基于GPU的硬件：TensorRT库。为了使用该库，我们将模型（手和指尖检测器）转换为TensorRT引擎。...为此，我们遵循以下3个步骤：冻结图并删除训练节点（.h5-> .pb）将冻结的图形转换为onnx（.pb-> .onnx）将onnx模型转换为TensorRT引擎（.onnx-> .engine）转换后...，我们将TensorRT引擎序列化到设备上，并且每次AI白板启动时，代码都会加载它们。...我们的准确性和召回率仅略有下降，这对我们的目的而言并不重要。我们很高兴！

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NVIDIA JetPack 4.6来了

在 Jetson Xavier NX 上支持新的 20W 模式，可实现更好的视频编码和视频解码性能以及更高的内存带宽。...启用从 NVMe 上的根文件系统加载 kernel、kernel-dtb 和 initrd。增强的 Jetson-IO 工具用于配置相机头接口并使用设备树覆盖动态添加对相机的支持。...支持在运行时使用 Jetson Nano 2GB、Jetson Nano 和 Jetson Xavier NX 开发人员套件上的Jetson -IO 工具配置 Raspberry-PI IMX219 或...Triton 推理服务器是开源的，支持在 Jetson 上部署来自 NVIDIA TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime 的训练 AI 模型。...注意这里面的一个亮点：在 Jetson Xavier NX 上支持新的 20W 模式，这个新20W模式将允许更好的编码和解码性能，以及更高的内存带宽。增加功率预算提升了内存带宽是对的。

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Pytorch转ONNX详解

转自极市平台编辑机器学习研究组订阅号之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（github account: drcut），主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch...再接下来我会专门写一篇实战篇，针对OpenMMlab中一些具体代码做分析，说明Pytorch转化ONNX过程中的一些代码上的技巧和注意事项。...（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，...Pytorch自带的torch.onnx.export转换得到的ONNX，ONNXRuntime需要的ONNX，TensorRT需要的ONNX都是不同的。...（2）ONNX与Caffe 主流的模型部署有两种路径，以TensorRT为例，一种是Pytorch->ONNX->TensorRT，另一种是Pytorch->Caffe->TensorRT。

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paddleocr的python部署在jetson上使用tensorrt报错nvalidArgumentError: The input shape

paddleocr的python部署在jetson上使用tneosrrt报错 nvalidArgumentError: The input [x] shape of trt subgraph is [...(at /paddle/paddle/fluid/inference/tensorrt/engine.h:103) 解决办法：修改utility.py中代码添加动态尺度信息：

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工厂端部署轻量化模型

在工厂端部署轻量化模型通过TensorRT加速的ResNet，是制造业实现实时物料追溯与质量检测的关键技术路径。以下从技术原理、实施步骤、应用场景及优化策略四个维度展开说明：一、为何选择轻量化模型？...工厂端部署的核心需求实时性要求：生产线节奏快（焊接工位节拍≤60秒），模型推理需在毫秒级响应。资源限制：工厂边缘设备（工业PC、Jetson AGX Orin）算力有限，需降低模型计算负载。...示例：ResNet-18在Jetson Xavier上INT8量化后，推理延迟从15ms降至4ms。2....联邦学习：跨工厂协同训练模型，避免数据隐私问题（如各分厂共享梯度而非原始数据）。类脑计算：探索脉冲神经网络（SNN）在超低功耗设备（上的应用潜力。...结语通过TensorRT等工具链优化ResNet类模型，可在工厂端实现低延迟、高能效、高鲁棒性的AI追溯应用。关键在于根据具体场景平衡模型精度与速度，并建立持续迭代的“数据-模型”闭环。

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如何在Jetson nano上同时编译TensorRT与Paddle Lite框架

利用Jetson NANO做一个急性淋巴细胞白血病分类器

第五届Sky Hackathon第一名项目报告书

【论文分享】在NVIDIA Jetson NANO上使用深度神经网络进行实时草莓检测

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NVIDIA Jetson Nano使用Tensor RT加速YOLOv4神经网络推理

利用TensorRT的视觉辅助设备为盲人和视力受损者提供帮助

领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题（3）

NANO黑客松比赛遇到最多的技术问题是什么？

打开NVIDIA Jetpack 4.6 隐藏功能

打开NVIDIA Jetpack 4.6 隐藏功能

三行代码完成模型部署，支持云边端几十款AI硬件部署，覆盖CV、NLP、Speech（附源码）

利用 NVIDIA TensorRT 进行Tiny YOLO v2 推理应用

用Jetson Xavier NX做个AI白板

NVIDIA关于AI部署的最新技术（附资料）

用Jetson Xavier NX做个AI白板

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Pytorch转ONNX详解

paddleocr的python部署在jetson上使用tensorrt报错nvalidArgumentError: The input shape

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