【B站保姆级视频教程:Jetson配置YOLOv11环境(三)jtop:榨干jetson性能】

Jetson配置YOLOv11环境(3)jtop:榨干jetson性能

一、jtop安装

jtop 是一个专门为 NVIDIA Jetson 系列设备(比如 Jetson Nano、Jetson Xavier、Jetson Orin 等)设计的 实时监控工具

1. 命令简介

sudo apt update								# 更新软件包列表
sudo apt install python3-pip				# 安装 Python 3 的包管理工具 pip
sudo -H pip3 install -U pip					# 升级 pip3 到最新版本
sudo -H pip3 install -U jetson-stats		# 安装 jetson-stats 包
sudo systemctl status jtop.service			# 查看 jtop.service 服务的运行状态
# 需要logout,再输入jtop
jtop										# 启动 jetson-stats 工具的交互式界面

2. 命令详解

从软件源下载索引文件,便于后续软件包更新。(更新软件包索引,但不包含软件包本身。)

sudo apt update

安装python3-pip,是Python 3 的包管理工具,用于安装、卸载、管理 Python 3 的软件包

sudo apt install python3-pip

更新系统中的 pip3 工具到最新版本(可选)

sudo -H pip3 install -U pip

安装jetson-stats Python 包。jtopjetson-stats 包中的一个独立应用程序,提供了一个交互式的终端界面。相当于Windows资源管理器的性能界面。

sudo -H pip3 install -U jetson-stats

安装完jetson-stats后,重开一个ssh界面,再输入jtop即可成功显示jtop界面。

jtop

二、风扇 时钟 电源模式设置

b站视频教程~

### Jeston 设备上配置 YOLOv11 的详细视频教程 目前,针对 Jetson 系列设备上的深度学习模型部署,尤其是 YOLO 系列的目标检测框架,社区中有许多高质量的教学资源。然而需要注意的是,YOLOv11 是一个假设性的版本号,在当前的时间节点下并未实际发布。因此以下内容将以通用的 YOLO 部署流程为基础,并结合已知的 YOLO 版本(如 YOLOv5 或其他主流版本)来提供指导。 #### 一、Jetson Nano 上部署 YOLO 的基本步骤概述 对于 Jetson Nano 这样的嵌入式硬件平台,部署 YOLO 模型通常涉及以下几个方面的工作: 1. **系统准备** 安装适合 Jetson Nano 的操作系统镜像文件。推荐使用官方发布的 L4T (Linux for Tegra) 系统[^2]。如果存储空间有限(例如仅 32GB),则应优先选择纯净版系统并手动完成必要的软件包安装;而对于更大容量的存储介质,则可以考虑直接加载预配置好的开发环境。 2. **依赖库安装** - CUDA 和 cuDNN:这些工具提供了 GPU 加速支持,是运行基于 PyTorch 或 TensorFlow 构建的神经网络所必需的基础组件。 - Python 及其科学计算生态链(NumPy, SciPy 等) - Conda 虚拟环境管理器用于隔离不同项目间的依赖冲突 3. **深度学习框架设置** 根据具体使用的 YOLO 实现形式决定是否需要额外编译 TensorRT 插件以实现推理性能优化[^1]。 4. **模型转换与测试验证** 将训练完毕后的权重文件导出为 ONNX 格式或其他兼容格式后通过 TensorRT SDK 加载执行预测操作。 #### 二、B相关保姆教学视频推荐 虽然无法确切指出某一部专门讲解如何在 Jetson 设备上部署尚未存在的 YOLOv11 的视频,但以下是几类值得参考的学习材料方向: - “Jetson Nano 初学者指南系列”这类入门课程会详细介绍整个软硬件搭建过程; - 关于特定版本比如 v5/v7 的实战案例分享往往也能举一反适用于未来更新迭代的产品线成员身上; - 如果关注点在于提升效率而非最新特性的话,那么有关 TensorRT 整合方面的专项解析同样非常有价值。 #### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的 python 脚本来演示利用 tensorrt 接口加载 onnx 文件的过程: ```python import tensorrt as trt from PIL import Image import numpy as np def get_engine(onnx_file_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with open(onnx_file_path,'rb')as f ,trt.Builder(TRT_LOGGER).create_network()as network,trt.OnnxParser(network,TRT_LOGGER)as parser: if not parser.parse(f.read()): print('Failed to parse the ONNX') exit() config=builder.create_builder_config() engine=builder.build_serialized_network(network,config) return engine ```
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