Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速——（自己走一遍全过程记录）
以下是部署YOLOv5和TensorRT的大致步骤，并非完整的解决方案，因为具体的环境配置、依赖安装和错误处理会根据实际情况有所不同。
准备工作：
- 一个NVIDIA Jetson Nano设备。
- 确保系统更新到最新版本。
- 安装必要的库，如CUDA, cuDNN等。
安装PyTorch和TensorRT：
- 使用pip或conda安装PyTorch。
- 安装TensorRT库。
安装pycuda：
- 使用pip安装pycuda。
克隆YOLOv5仓库：
- 使用git克隆YOLOv5仓库到本地。
转换YOLOv5模型：
- 根据YOLOv5的文档，使用
model.pt转换成ONNX。 - 使用
onnx-tensorrt工具将ONNX模型转换成TensorRT引擎。
- 根据YOLOv5的文档，使用
部署和测试：
- 在Jetson Nano上运行YOLOv5模型进行推理。
- 测试模型的性能，检查是否满足需求。
错误处理和优化：
- 根据遇到的错误信息，查找相关文档和社区支持。
- 进行必要的代码调整或环境配置。
请注意，以上步骤是一个概览，实际操作时可能需要根据YOLOv5和TensorRT的具体版本以及Jetson Nano的硬件和系统配置进行调整。
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