tensorrt部署yolov8 jetson

### 在Jetson平台上用TensorRT部署YOLOv8模型 #### 准备工作 为了成功在Jetson平台（如Nano）上部署YOLOv8模型并使用TensorRT进行优化，需先确认环境配置满足需求。确保安装了适当版本的CUDA、cuDNN以及TensorRT库[^4]。 #### ONNX模型导出 从本地训练环境中准备好的PyTorch YOLOv8模型出发，首先将其转换成ONNX格式以便后续处理。这一步骤可以通过调整官方文档中的脚本完成： ```python import torch.onnx as onnx from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/best.pt') # 加载预训练权重文件 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda() # 创建虚拟输入张量 output_file = "yolov8.onnx" input_names = ["images"] output_names = ['output'] torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=12) ``` 此代码片段展示了如何将YOLOv8 PyTorch模型保存为ONNX格式[^2]。 #### TensorRT引擎创建 接着，在Jetson Nano设备上执行如下命令行操作以基于上述生成的`.onnx`文件构建对应的TensorRT引擎(`.engine`)。注意这里假设已经正确设置了TensorRT路径及相关依赖项： ```bash trtexec --onnx=yolov8.onnx --saveEngine=yolov8.engine --explicitBatch --workspace=256 \ --minShapes=image:1x3x320x320 --optShapes=image:1x3x640x640 --maxShapes=image:1x3x1280x1280 ``` 这条指令指定了不同尺寸下的最小/最优/最大形状参数，有助于提高运行效率的同时保持灵活性。 #### Python端到端推理 最后一步涉及编写Python程序加载之前产生的TRT引擎，并连接CSI摄像头获取实时视频流作为检测对象。下面是一个简化版的例子说明这一流程的关键部分： ```python import cv2 import numpy as np import pycuda.autoinit import pycamera.camera_info import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda class TrtModel(): def __init__(self, engine_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with open(engine_path, 'rb') as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: self.engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) self.context = self.engine.create_execution_context() ... def preprocess(image): """图像预处理函数""" ... def postprocess(output_data): """后处理逻辑，比如解码边界框坐标等""" ... if __name__ == '__main__': model = TrtModel('./yolov8.engine') cap = cv2.VideoCapture(pycamera.camera_info.CAMERA_ID_DEFAULT) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break processed_image = preprocess(frame) outputs = model.infer(processed_image) detections = postprocess(outputs) for det in detections: draw_bbox(det, frame) cv2.imshow('frame', frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码实现了基本框架用于展示如何集成TensorRT与OpenCV来实现实时目标识别应用。