### 在 Jetson Nano 上用 TensorRT 部署 YOLOv8 模型 #### 准备工作 为了在 Jetson Nano 上部署带有 TensorRT 加速的 YOLOv8 模型，需先确认设备已安装必要的软件包。Jetson Nano 应配置有 OpenCV 版本不低于 3.4.9、TensorRT 7.2.1.6 或更高版本以及 CUDA 和 cuDNN 的适当组合[^2]。 #### 获取预训练模型 从官方资源下载 YOLOv8 的 PyTorch 权重文件。如果计划自定义数据集微调，则应在主机端完成此过程后再转换为 ONNX 格式以便后续处理。 #### 转换至 ONNX 格式 利用 Python 脚本将 PyTorch 训练好的权重导出成静态图形式即 ONNX 文件。这一步骤对于确保兼容性和加速至关重要。 ```python import torch.onnx as onnx from models.experimental import attempt_load model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location='cpu') # 加载 .pt 模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建虚拟输入张量 onnx.export(model, dummy_input, 'best.onnx', # 导出为 ONNX export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output']) ``` #### 编译 TensorRT 引擎 通过 trtexec 工具或者编写 C++/Python API 将上述获得的 ONNX 文件编译成为适用于目标硬件平台（这里是 Jetson Nano）上的 TensorRT 发动机文件 `.engine` 。注意调整 batch size 参数以适应实际应用场景需求。 ```bash trtexec --onnx=best.onnx --saveEngine=best.engine --explicitBatch --workspace=256 \ --minShapes=input:1x3x320x320 --optShapes=input:1x3x640x640 --maxShapes=input:1x3x1280x1280 ``` #### 测试与验证 最后，在 Jetson Nano 设备上执行生成的 TensorRT 引擎来进行推理速度评测和其他功能性的检验。可参照如下命令行方式启动检测程序： ```bash cd ~/your_project/directory/ sudo ./inference_yolov8 -i sample.jpg -o result.jpg -e best.engine ``` 或采用 Python 接口实现更灵活的应用场景集成。 #### 性能优化建议 - 对于特定分辨率下的图像识别任务，尝试固定尺寸而非动态范围内的大小来减少不必要的计算开销； - 使用 FP16 数据精度代替默认的 FP32 可显著提升吞吐率而仅轻微影响准确性； - 如果内存允许的话，增加 workspace 大小有助于提高某些层操作效率；