Jetson Orin NX 部署YOLOv12笔记

 步骤一.创建虚拟环境

conda create -n yolov12 python=3.8.20

注意:YOLOv12/YOLOv11/YOLOv10/YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7a/YOLOv5 环境通用

步骤二.激活虚拟环境

conda activate yolov12  #激活环境

步骤三.查询Jetpack出厂版本

Jetson系列平台各型号支持的最高Jetpack版本:

        注意:涉及JetPack版本大升级5->6,需要用官方工具重做系统,

查看当前出厂版本

apt-cache show nvidia-jetpack  #查看jetpack版本

步骤四.Pytorch安装

安装流程(关键)

        YOLOv12官方配置环境要求Pytorch版本为2.2.2,笔者JetsonOrinNX的出厂JetPack版本为5.1.3,故按照英伟达官方对于Jetson提供的预编译包链接,选择链接中最贴近2.2版本的torch进行离线下载,再用命令行进行安装。

离线安装:

Torch下载链接

http://​ developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v51/pytorch/ ​

        注意:链接中的v51就是jetpack5.1版本,大家可根据自己版本修改此处,得到新链接内容,再选择需要的torch版本。

链接打开后如图所示:

安装指令

pip install path to xx.whl   #安装该文件

        注意:此处的安装文件名中的cp38是python3.8版本的意思,故在虚拟环境中安装python版本时也要对应于此

在线安装

sudo python3 -m pip install --no-cache https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v51/pytorch/torch-2.0.0a0+8aa34602.nv23.03-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

验证是否安装成功

conda list torch #查看目标环境是否安装torch
python -c "import torch; print(torch.__version__)"   #打印torch版本

步骤五.安装其他依赖项

pip install -r requirements.txt   #集群安装

步骤六.运行YOLOv12

python detect.py   #运行脚本

最后.可能遇见的问题与解决方法

1.报错torch与torchvision不兼容

        解决方法:删掉原版本,安装新版本

相关指令:

python -c "import torch; import torchvision; print(f'torch version: {torch.__version__}, torchvision version: {torchvision.__version__}')"   #检查当前安装的 torch 和 torchvision 版本
pip uninstall torchvision   #清理旧版本
rm -rf ~/.cache/pip
rm -rf /home/jetson/.local/lib/python3.8/site-packages/torchvision*   #删除可能冲突的缓存文件
conda install torchvision=0.15 -c pytorch  #指定安装版本
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev   #torchvision 需要 libjpeg 和 libpng 库来支持图像处理功能,安装依耐项

#验证torchvision 的 C++ 扩展是否加载成功
import torchvision
print("Torchvision loaded successfully")

        解决此问题用了一些时间,最后在安装依赖项时,系统自动下载了torch2.3,手动升级了对应的torchvision到1.8,解决了该问题。

2.JetPack SDK官方参考资料

        JetPack 是为 NVIDIA Jetson 平台设计的一系列库、API、工具和文档的集合。它简化了开发流程,使开发者能够更容易地构建高性能的人工智能应用。JetPack 包含了用于图像处理、计算机视觉、深度学习等领域的库,比如 VisionWorks, cuDNN, TensorRT 等。此外,它还包含了操作系统镜像、多媒体支持和其他必要的组件  

参考链接:JetPack SDK Archive

总结:Jetson是按照Jetpack版本去下载对应的Torch,这一点要和常规的根据CUDA版本去下载对应Torch有一定区别,需要注意。

#笔者也是新手,欢迎各位读者批评指正,更多参考:YOLOv12环境配置,手把手教你使用YOLOv12训练自己的数据集和推理(附YOLOv12网络结构图),全文最详细教程

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在NVIDIA Jetson Orin NX部署深度学习模型。根据用户提供的引用资料,我需要整合信息并给出一个结构清晰的回答,同时生成相关问题。 首先,用户的问题是关于部署教程和最佳实践,我需要从硬件选购、系统集成、软件配置、算法开发和优化、部署与测试这几个步骤来组织内容。引用[1]提到了这些步骤,可以作为框架。然后引用[2]提供了不同硬件配置支持的模型参数量,需要指出Orin NX 16G和8G支持的模型版本,比如1.5B、7B等。引用[3]提到了DNN模型在Jetson上的性能测试,可以强调使用JetPack和性能优化的重要性。引用[4]则具体提到了YOLOv5-TRT的部署案例,可以作为实际应用例子。 接下来,我要确保按照系统级指令的要求,正确使用行内公式和独立公式,虽然当前问题可能涉及数学表达式较少,但如果有的话需要正确应用。例如,在量化部分可能需要提到公式,比如使用$W_{quant} = round(W_{float}/scale)$这样的表示,但根据引用资料,可能不需要太多数学内容,所以可能可以省略。 然后生成相关问题,需要围绕用户的问题扩展,可能涉及性能优化、支持的模型、实际案例、与其他平台对比等。需要确保问题相关且有根据,基于提供的引用内容。 还要注意引用标识的正确添加,在回答中提到的每个步骤或数据点后,检查是否有对应的引用来源,例如在硬件配置部分引用[1]和[2],在软件配置引用[1]和[3],在案例部分引用[4]。 最后,确保使用中文,结构清晰,分步骤说明,并包含代码示例(如果有的话)。比如在算法优化部分,可以引用[4]中的TensorRT转换步骤,给出代码片段。 现在,我需要检查是否有遗漏的步骤或信息,是否覆盖了用户需求的所有方面,以及是否符合最佳实践。例如,是否需要提到模型量化、剪枝,或者使用特定框架如TensorFlow或PyTorch?根据引用[1]和[2],是的,需要提到这些优化方法。此外,部署前的准备工作和实际测试也是重点。 总结回答结构: 1. 硬件准备:选购合适的Orin NX型号,根据模型大小选择16G或8G版本。 2. 系统集成:连接外设,安装必要组件。 3. 软件配置:安装CUDA、TensorRT、JetPack等。 4. 算法开发与优化:使用TensorFlow/PyTorch,进行量化和剪枝。 5. 部署与测试:使用TensorRT转换模型,部署并测试性能。 6. 应用案例:如YOLOv5-TRT的部署。 最后,生成相关问题,例如优化方法、支持的模型、性能测试工具等。</think>### NVIDIA Jetson Orin NX 深度学习模型部署教程及最佳实践 #### 1. 硬件准备与选型 - **硬件配置选择**:根据模型参数量选择对应内存版本的 Jetson Orin NX: - **Orin NX 16G**:支持 1.5B、7B、8B、14B 参数模型 - **Orin NX 8G**:支持 1.5B、7B、8B 参数模型[^2] - **外设集成**:需连接摄像头、传感器等外设,并确保电源和散热系统稳定[^1] #### 2. 系统与软件配置 - **安装 JetPack SDK**:包含 CUDA、TensorRT、cuDNN 等核心组件,例如 JetPack 5.1 支持 CUDA 11.4 和 TensorRT 8.5[^3] - **依赖库安装**: ```bash sudo apt-get install python3-opencv libopencv-dev pip3 install numpy torch torchvision ``` - **环境优化**:通过 `sudo nvpmodel -m 0` 启用最大性能模式,使用 `jetson_clocks` 锁定高频[^4] #### 3. 模型优化与转换 - **量化与剪枝**:采用 FP16/INT8 量化降低计算量,例如 TensorRT 的 `IInt8Calibrator` 接口实现精度校准 - **模型转换示例**(以 YOLOv5 为例): ```bash git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git python3 yolov5/gen_wts.py --weights yolov5s.pt mkdir build && cd build cmake .. && make ./yolov5 -s [.wts] [.engine] [s/m/l/x/s6/m6/l6/x6] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6] [c/g] [.cfg] ``` 此过程生成 TensorRT 引擎文件(`.engine`),提升推理速度[^4] #### 4. 部署与性能测试 - **推理代码集成**:调用 TensorRT 的 C++/Python API 加载引擎文件: ```python import tensorrt as trt with open("model.engine", "rb") as f: engine_data = f.read() runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data) ``` - **性能评估**:使用 `openjetson_benchmark` 工具测试帧率(FPS)和功耗,对比不同模型的实时性 #### 5. 应用场景案例 - **目标检测**:YOLOv5-TRT 在 1080p 输入下可达 60 FPS - **自然语言处理**:7B 参数模型在 Orin NX 16G 上实现实时文本生成
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