jeston orin nano部署yolo
时间: 2025-03-04 11:19:20 浏览: 118
### 准备工作
为了成功在 Jeston Orin Nano 上部署 YOLO 模型,准备工作至关重要。确保所使用的硬件为 Jeston Orin Nano 的正确版本,并确认其内存容量以下载匹配的操作系统镜像[^1]。
### 安装操作系统
针对不同内存配置的 Jeston Orin Nano 设备,官方提供了多种 Linux 发行版供选择。对于 2GB 版本的设备,应特别注意选取适合低内存环境运行的轻量化发行版。
### 配置 CUDA 和 cuDNN
CUDA 是 NVIDIA 提供的一个并行计算平台和编程模型,cuDNN 则是一个用于神经网络的 GPU 加速库。两者都是高效运行深度学习框架的基础组件。按照 CSDN 博客中的指南完成 CUDA 及 cuDNN 的安装可以极大提升性能表现[^2]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
cuda-toolkit-11-4 \
libcudnn8=8.2.1.*+cuda11.4 \
libcudnn8-dev=8.2.1.*+cuda11.4
```
### PyTorch 环境搭建
PyTorch 是一个流行的开源机器学习库,在 Jeston Orin Nano 上构建 PyTorch 开发环境可以通过 pip 或者 conda 来实现。考虑到资源限制以及兼容性问题,建议采用预编译好的二进制包来简化安装过程。
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
### TensorRT 集成与优化
TensorRT 能够显著提高推理速度,减少延迟时间。通过集成 TensorRT 对 YOLOv8 进行优化可以在保持精度的同时获得更好的实时处理能力。根据 Seeed Studio 维基页面提供的方法调整源码使得整个流程更加顺畅,即使在网络受限的情况下也能顺利完成部署任务[^3]。
```python
import tensorrt as trt
from yolov8 import YOLOv8
model = YOLOv8('path/to/model.onnx')
engine_file_path = "yolov8.trt"
with open(engine_file_path, "wb") as f:
engine_data = model.build_engine()
f.write(bytearray(engine_data))
```
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