(yolo8) root@jetlcc-desktop:/home/jetlcc/len/tools/yolov8# dpkg -l | grep TensorRT ii libnvinfer-bin 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT binaries ii libnvinfer-dev 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT development libraries and headers ii libnvinfer-plugin-dev 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT plugin libraries ii libnvinfer-plugin8 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT plugin libraries ii libnvinfer-samples 8.5.2-1+cuda11.4 all TensorRT samples ii libnvinfer8 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT runtime libraries ii libnvonnxparsers-dev 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT ONNX libraries ii libnvonnxparsers8 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT ONNX libraries ii libnvparsers-dev 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT parsers libraries ii libnvparsers8 8.5.2-1+cuda11.4 arm64 TensorRT parsers libraries ii nvidia-tensorrt 5.1-b147 arm64 NVIDIA TensorRT Meta Package ii tensorrt 8.5.2.2-1+cuda11.4 arm64 Meta package for TensorRT (yolo8) root@jetlcc-desktop:/home/jetlcc/len/tools/yolov8#

<think>根据用户提供的TensorRT安装信息，我们可以确认Jetson Nano上已经安装了TensorRT 8.5.2（CUDA 11.4版本）。接下来需要指导用户如何利用已安装的TensorRT来优化YOLOv8的推理性能，并解决之前出现的ONNX Runtime问题。 ### 解决方案：使用TensorRT部署YOLOv8 #### 1. 转换ONNX模型到TensorRT引擎 ```bash # 确保在虚拟环境中 source activate yolo8 # 使用Ultralytics官方工具转换 yolo export model=yolov8n.onnx format=engine device=0 ``` #### 2. 解决转换可能出现的错误 **错误场景1：ONNX解析失败** ```bash # 安装ONNX GraphSurgeon（TensorRT依赖） pip install onnx-graphsurgeon --index-url https://pypi.ngc.nvidia.com ``` **错误场景2：CUDA版本不匹配** ```bash # 检查CUDA版本（需与TensorRT的CUDA 11.4匹配） nvcc --version # 应为11.4 # 若不匹配，重新安装PyTorch的CUDA 11.4版本 pip install torch==1.12.0+cu114 torchvision==0.13.0+cu114 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu114 ``` #### 3. 使用TensorRT引擎进行推理 ```bash yolo predict model=yolov8n.engine source="ultralytics/assets/bus.jpg" task=detect ``` #### 4. 性能优化技巧 ```python # 创建~/.ultralytics/settings.yaml并添加 params: workers: 0 # 禁用多进程（Jetson内存限制） batch: 1 imgsz: 640 half: True # FP16模式 ``` #### 5. 验证TensorRT加速效果 ```python import time from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.engine') # 预热 model.predict(source="ultralytics/assets/bus.jpg", verbose=False) # 测速 start = time.time() for _ in range(10): model.predict(source="ultralytics/assets/bus.jpg", verbose=False) print(f"平均推理时间: {(time.time()-start)/10:.2f}秒") ``` ### 备选方案：使用TensorRT API直接部署 ```c++ // 示例代码：tensorrt_deploy.cpp #include <NvInfer.h> #include <NvOnnxParser.h> // 创建TensorRT引擎（需编译执行） // 详细代码参考：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov8 ``` ### 系统配置检查清单 ```bash # 确认TensorRT版本 dpkg -l | grep TensorRT # 确认GPU内存分配 sudo tegrastats # 监控GPU内存使用 # 设置性能模式（最高时钟频率） sudo nvpmodel -m 0 # 10W模式 sudo jetson_clocks ``` §§相关问题§§1. 如何解决TensorRT转换YOLOv8模型时出现的`Unsupported ONNX data type: STRING`错误？2. 在Jetson Nano上使用TensorRT部署YOLOv8时，如何启用FP16精度提升推理速度？3. 如何通过修改TensorRT配置参数来优化YOLOv8引擎的内存占用？4. 当TensorRT推理出现`INVALID_ARGUMENT`错误时，有哪些调试步骤？5. 如何利用TensorRT的profiler工具分析YOLOv8模型各层执行时间？</think>### Jetson Nano 上的 TensorRT 环境分析与优化指南 #### 环境分析（基于您的 `dpkg` 输出） 1. **TensorRT 版本**：8.5.2 (CUDA 11.4) 2. **关键组件**： - `libnvinfer8`：TensorRT 运行时库 - `libnvonnxparsers8`：ONNX 解析支持 - `nvidia-tensorrt`：主元数据包 3. **兼容性状态**： ```bash # 验证 CUDA-TensorRT 版本匹配 nvcc --version # 应显示 CUDA 11.4 cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` #### 优化 YOLOv8 的 TensorRT 部署方案 ##### 1. 转换 ONNX 到 TensorRT 引擎 ```bash # 使用官方转换工具 /usr/src/tensorrt/bin/trtexec \ --onnx=yolov8n.onnx \ --saveEngine=yolov8n.engine \ --fp16 \ # 启用 FP16 加速 --workspace=1024 \ # 限制内存使用 --verbose ``` ##### 2. 内存优化配置 ```bash # 创建优化配置文件 (~/.ultralytics/settings.yaml) params: workers: 0 # 禁用多进程加载 batch: 1 # 单批次处理 imgsz: 640 # 固定输入尺寸 half: True # FP16 推理 ``` ##### 3. 使用 TensorRT 执行预测 ```bash yolo predict \ model=yolov8n.engine \ source="ultralytics/assets/bus.jpg" \ task=detect \ device=0 \ verbose=False # 减少日志输出 ``` ##### 4. 性能监控工具 ```bash # 实时监控资源使用 tegrastats --interval 1000 # 每秒刷新 # 输出示例 RAM 1500/2000MB | SWAP 450/2048MB | CPU [50%] | GPU [60%] | EMC 50% | APE 150 ``` #### 常见问题解决方案 **问题：转换时出现 `Unsupported ONNX opset version`** ```bash # 降低 ONNX opset 版本 yolo export model=yolov8n.pt format=onnx opset=12 ``` **问题：推理时显存不足** ```python # 在预测代码中添加内存清理 import torch import gc def predict_with_memory_cleanup(): results = model.predict(...) torch.cuda.empty_cache() gc.collect() return results ``` #### 验证 TensorRT 加速效果 ```python from ultralytics import YOLO import time # 加载 TensorRT 引擎 trt_model = YOLO('yolov8n.engine') # 基准测试 start = time.time() for _ in range(10): trt_model.predict("ultralytics/assets/bus.jpg", verbose=False) print(f"TensorRT 平均推理时间: {(time.time()-start)/10:.4f}s") ```