注：原文适用于老版刷机工具，刷的是Ubuntu16.04。新的刷机工具sdkmanager刷的是Ubuntu18.04,安装方式大同小异，这里给出新版本的官方的安装指导。https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-xavier/index.html原文：在Nvidia Jetson TX2上安装东西可真费劲啊，毕竟是ARM架
# 实现Jetson Nano TensorRT Python
## 整体流程
首先让我们来看一下整个实现“Jetson Nano TensorRT Python”的流程。在这个过程中，我们首先需要准备环境，然后下载并安装必要的软件包，接着构建模型并进行优化，最后运行模型并验证结果。下面是详细的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备环境 | 确保Jet
原创
2024-02-26 04:14:31
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## 教你如何在Jetson Nano上使用Python和TensorRT
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Jetson Nano上使用Python和TensorRT。首先，让我们了解一下整个过程的步骤，然后再详细介绍每一步需要做什么。
### 步骤概览
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 下载安装Jetson Nano开发套件
下载安装Je
原创
2024-06-27 07:11:13
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# 如何在 Jetson 上安装 TensorRT Python API
在当今的人工智能和深度学习领域，NVIDIA 的 Jetson 平台因其强大的边缘计算能力而备受青睐。TensorRT 是 NVIDIA 提供的一款高性能推理优化工具，它能够显著提升深度学习模型的推理速度。本文将指导您如何在 Jetson 板卡上安装 TensorRT 的 Python API，并提供代码示例来帮助您更好地
原创
2024-09-25 07:22:50
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在Jetson Nano (TX1/TX2)上使用Anaconda与PyTorch 1.1.0（注意：以下内容只在Jetson Nano上尝试过，但理论上来说采用了相同架构, i.e. ARM A57,的TX1/TX2应该都可以，但AGX Xaiver不是很确定）今天入手了一块Jetson Nano。心里幻想着能结合IoT做一些AI-based应用。结果到手之后傻眼了——Jetson系列是基于aa
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2024-01-16 20:27:27
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jetson无法单独安装cuda，cudnn，tensorrt的解决方法，比下载SDK manager刷机安装简单好多倍这个方法是直接下载deb包安装，deb包安装网站。
原创
2024-09-30 15:09:23
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Ubuntu 18.04 ———Jetson nano +Intel RealSense D435i + 标定 + 运行VINS-Fusion（2022年）一、NANO烧录系统1、需要准备2、下载tf卡格式化工具3、镜像下载4、下载烧写工具Etcher5、链接外设开机6、联网7、安装中文输入法二、下载ROS Melodic三、下载Realsense D435i的SDK及ros_realsense
文章目录准备数据训练参数创建模型模型优化保存模型学习率早期停止样本数量训练模型入口逻辑网络网络Darknet特征图**13x13检测图****26x26检测图****52x52检测图**真值fit_generator数据生成器图片和标注框真值y_trueLoss损失层参数预测数据损失函数预测**检测函数**YOLO参数输出封装YOLO评估检测方法补充1. IoU2. 冻结网络层3. compos
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2024-10-31 15:03:07
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tensorboard --logdir runs 改为 tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\runs重点 在网上看了很多方法后发现将原本链接中的计算机名改为localhost，即http://localhost:6006/后能成功解决该问题，显示结果tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\run
TensorRT介绍TensorRT是一种高性能的神经网络推理优化器和运行时推理引擎，应用于项目落地部署。首先需要有训练好的模型，然后经过TensorRT优化器的优化处理，利用TensorRT Runtime Engine进行落地部署。TensorRT是用于优化训练后的深度学习模型，以实现高性能推理的SDK
TensorRT包含用于训练后的深度学习模型的深度学习推理优化器，以及用于执行的runtm
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2024-04-25 14:59:16
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paddleocr的python部署在jetson上使用tneosrrt报错。修改utility.py中代码。
原创
2024-10-25 12:14:14
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从零制作Jetbot镜像喜欢折腾的小伙伴可以尝试跟着这篇帖子从零制作一个jetson镜像。玩jetson要远比小喵家产品或树莓派烧钱，大家要准备足够的预算~NUMPY安装在命令行下依次运行以下命令，除了最后numpy需要重新编译一堆东西耗时比较长外，其他应该没毛病～sudoapt-getupdatesudoaptinstallpython3-pippython3-pilsudopip3instal
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2024-01-02 20:28:56
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# 使用Jetson和TensorRT实现多层感知器（MLP）
## 引言
多层感知器（MLP）是深度学习中最基础的神经网络之一，广泛应用于各种分类和回归任务。近年来，NVIDIA的Jetson平台与TensorRT深度学习推理库的结合，为高效运用MLP模型提供了强大的支持。本文将介绍如何在Jetson上使用TensorRT实现一个简单的MLP，并附带代码示例。
## Jetson与Tens
目录前言一、国产版Jetson Nano 简介二、国产版Jetson Nano 配置流程1.硬件准备2. 软件准备3. 烧录步骤三、总结前言作为一名硬件小白，机缘巧合下，接触了国产版的Jetson Nano B01（不得不说这块板子价格挺亲民的，但坑是真的多啊！！！）烧录镜像文件竟然整整废了五天！！！针对本人烧录过程中遇到的坑点，总结本篇学习笔记，文章主要内容是国产版Jetson Nano 的简介
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2023-10-23 13:40:31
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文章目录1.TensorRT 下载2.安装3.测试4.运行5.TensorRT-优化-原理补充 1.TensorRT 下载TensorRT 各个版本的下载网址（用这个网址可以跳过 老黄的调查问卷）： https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download https://developer.nvidia.com/nvidia-tensor
本文档涉及到的目标硬件为全志H8(8核Cortex-A7，Armv7架构)，但是对其他Arm芯片也有一定的借鉴意义，只需要更换交叉编译链即可。本部分详细介绍了Tensorflow针对Arm-Linux操作系统的源码编译，主要内容是参考《在Ubuntu 16.04上使用bazel交叉编译tensorflow》而来。本文档中介绍的编译方法是使用X86_64机器的Ubuntu环境下进行Tensorflo
# 使用Python查看TensorRT版本
TensorRT是英伟达（NVIDIA）公司推出的一个高性能深度学习推理引擎，能够将深度学习模型转换为高效的推理引擎，从而加速模型在生产环境中的推理速度。在使用TensorRT时，我们通常需要知道当前系统中安装的TensorRT版本，以确保所使用的功能和API都是正确匹配的。本文将介绍如何使用Python查看当前系统中安装的TensorRT版本。
原创
2024-05-02 03:54:15
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# TensorRT 版本查看：新手指南
在深度学习的领域，NVIDIA 的 TensorRT 是一款高性能的深度学习推理优化工具。作为一名刚刚入行的开发者，了解如何查看 TensorRT 的版本是非常重要的，因为这个信息可以帮助你确认安装的版本是否符合项目的需求。本文将指导你通过几个简单的步骤，在 Python 中查看 TensorRT 的版本。
## 整体流程
为了帮助你更直观地理解整个
前言都说Linux是最适合程序员使用的操作系统，这话还真不假。之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。之前云服上配置的时候十分顺利，可是到了windows下很容易进坑，这里简单整理下踩坑后的总结。目录大致的安装步骤其实差不多，只是在些细节上会遇到坑，在这些
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2024-10-31 09:23:25
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目录注意事项一、2023/2/1更新前言1. 源码下载2. 环境配置2.1 Jtop(option)2.1.1 配置pip2.1.2 安装jtop2.1.3 使用jtop2.2 编译Protobuf2.2.1 解压2.2.2 编译2.2.3 安装2.2.4 环境配置(option)2.3 配置CMakeLists.txt3. ONNX导出3.1 源码下载3.2 修改代码3.3 导出ONNX模型3
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2024-01-22 11:55:49
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