国产jetson xavier nx部署yolo
时间: 2025-07-06 14:54:03 浏览: 16
### 部署YOLO模型于国产Jetson Xavier NX
#### 确认JetPack版本
对于新入手的Jetson Xavier NX设备,确认所使用的JetPack SDK版本至关重要。这可以通过命令行工具完成,具体操作如下所示:
```bash
sudo apt-cache show nvidia-jetpack
```
上述指令能够展示当前系统中NVIDIA JetPack的相关信息,包括但不限于版本号等重要细节[^2]。
#### 准备存储介质
鉴于Jetson Xavier NX内置eMMC容量有限(仅16GB),推荐采用MicroSD卡作为主要的操作系统载体来扩展可用空间并优化性能表现。为此需执行以下步骤:
- 安装适用于目标平台的TF卡驱动程序;
- 将Jetson Linux镜像写入准备好的MicroSD卡内;
- 调整BIOS设置使机器优先从外部存储引导启动。
特别注意,在安装特定品牌如冬虫电子提供的TF卡驱动前,请先查阅官方文档获取最新指导说明[^3]。
#### 导入预训练模型
为了实现高效推理运算,建议选用已经过TensorRT优化处理后的YOLO系列检测框架实例。例如,可以考虑使用预先转换成ONNX格式的最佳权重文件`best.onnx`上传至开发板,并通过TensorRT进一步编译为专用于硬件加速的目标文件形式以便后续调用[^1]。
```python
import tensorrt as trt
from onnx import ModelProto
def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path):
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \
builder.create_network() as network, \
trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
parsed = parser.parse(model.read())
serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)
with open(engine_file_path, "wb") as f:
f.write(serialized_engine)
build_engine('path/to/best.onnx', 'output.engine')
```
此脚本展示了如何利用Python API创建一个基于给定ONNX模型的新TensorRT引擎,并将其保存下来供实际应用环境中加载使用。
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