jatpack4.5 部署yolo8

### 使用 JetPack 4.5 部署 YOLOv8 模型 JetPack 是 NVIDIA 提供的一个开发套件，主要用于支持基于 Jetson 平台的嵌入式设备。它集成了 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 等工具链，能够显著提升 AI 推理性能。以下是关于如何使用 JetPack 4.5 部署 YOLOv8 的详细介绍。 #### 准备工作 在开始之前，需确认以下条件已满足： - 已安装 JetPack 4.5 及其配套软件包。 - 嵌入式硬件（如 Jetson TX2 NX 或其他兼容设备）运行 Ubuntu 18.04 LTS。 - 安装了 Python 虚拟环境以及必要的依赖库[^1]。 #### 下载并准备 YOLOv8 模型 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一系列目标检测模型之一。为了将其部署到 Jetson 设备上，通常需要将 PyTorch 训练好的权重转换为 ONNX 格式，再通过 TensorRT 进行优化加速。 1. **克隆 Ultralytics 库** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git cd ultralytics/ pip install -r requirements.txt ``` 2. **导出 ONNX 文件** 利用 `export` 功能可以轻松完成从 `.pt` 权重文件到 ONNX 的转换过程。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 success = model.export(format='onnx', simplify=True, opset=12) # 导出ONNX格式 ``` 上述代码会生成一个名为 `yolov8n.onnx` 的文件，该文件将是后续部署的基础。 #### 将 ONNX 转换为 TensorRT 引擎 TensorRT 是一种高性能推理框架，特别适合于边缘计算场景下的实时应用需求。 1. **安装 TensorRT** 如果尚未安装 TensorRT，则可以通过 JetPack 自动配置或者手动下载对应版本进行设置。 2. **编写脚本实现转换** 创建一个新的 Python 脚本来加载 ONNX 文件，并利用 Polygraphy 或 trtexec 实现引擎构建。 ```python import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) def build_engine(onnx_file_path): with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \ builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, \ trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置最大显存占用量 (GB) engine = builder.build_serialized_network(network, config) return engine onnx_model_path = './yolov8n.onnx' serialized_engine = build_engine(onnx_model_path) with open('./yolov8.engine', 'wb') as f: f.write(serialized_engine) ``` #### 测试与验证 最后一步是在实际环境中测试所创建的 TensorRT 引擎是否正常运作。这可能涉及编写客户端程序来发送图像数据给服务器端处理，同时接收返回的结果用于可视化展示。 ```python import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit from PIL import Image import numpy as np import cv2 class HostDeviceMem(object): """Simple helper data class that's a little nicer to use than a 2-tuple.""" def __init__(self, host_mem, device_mem): self.host = host_mem self.device = device_mem def allocate_buffers(engine): inputs = [] outputs = [] bindings = [] stream = cuda.Stream() for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # Allocate host and device buffers. host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes) # Append the device buffer to device bindings. bindings.append(int(device_mem)) # Append to appropriate list based on whether it is an input or output. if engine.binding_is_input(binding): inputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem)) else: outputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem)) return inputs, outputs, bindings, stream # Load your .engine file here... with open("./yolov8.engine", "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) context = engine.create_execution_context() inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine) image = cv2.imread("test.jpg") input_data = preprocess_image(image).astype(np.float32) # Implement this function according to needs. np.copyto(inputs[0].host, input_data.ravel()) [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] stream.synchronize() output_data = [out.host.reshape(-1) for out in outputs][0] postprocess(output_data) # Define postprocessing logic accordingly. ``` 上述流程涵盖了从模型准备至最终推断执行的主要环节。值得注意的是，在不同项目间可能存在细微差异，因此建议针对具体情况进行适当调整。