Jetson Nano 是一款基于 NVIDIA Jetson 平台的小型开发板，可以用于部署深度学习模型。PyTorch是一种非常流行的深度学习框架，而 ONNX是一种可互操作的深度学习模型格式，可以在不同的框架之间共享模型。
以下是在 Jetson Nano 上部署 PyTorch ONNX 模型的步骤：
- 安装 PyTorch 和 ONNX 在 Jetson Nano 上安装 PyTorch 和 ONNX，可以使用 pip 命令：
pip3 install torch torchvision pip3 install <em>onnx</em>
讯享网 - 导出 PyTorch 模型为 ONNX 格式 使用 PyTorch 将模型导出为 ONNX 格式，可以使用以下代码： “` import torch import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) input_names = ["input"] output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
讯享网 3. 在 Jetson Nano 上加载 <em>ONNX</em> <em>模型</em> 使用 <em>ONNX</em> 运行时库在 Jetson Nano 上加载 <em>ONNX</em> <em>模型</em>。可以使用以下代码：
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx") input_name = session.get_inputs()[0].name output_name = session.get_outputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) result = session.run([output_name], {input_name: input_data}) print(result) “`
以上就是在 Jetson Nano 上部署 PyTorch ONNX 模型的步骤。需要注意的是，在 Jetson Nano 上运行深度学习模型需要使用 GPU 加速，因此应该确保已经安装了适当的 NVIDIA GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/146256.html