目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py和detect.py其他错误KeyError:'names'总结其他可能有用的参考文章图片展示jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型，期间也报了无数
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1、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘cuda’python-mpipinstall--upgradepippipinstallcuda-python2、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorrt’2.1依赖库先安装两个TensorRT的依赖库python-mpipinstall--upgradepippipinstallnvidia-pyindexpipinstallonnx-graphsurgeon2.2下载TensorRT及CUDA版本环境对应点我进入TensorRT官方下载地址,win下载后得到zip文件Ten
在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口）‘下个博客是yolov7的部署’一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装CUDA安装CUDNN安装TensorRT安装OpenCV安装二、YOLOv5部署文件准备模型文件转换3.生成wts文件4.生成部署引擎5.端侧部署模型测试图片6.视频检测7.安卓部署8.C++部署一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装1、CUDA安装#CUDA=10.2#选择生成软链接，不需要安装驱动sudoshcuda_10.2.89_440.33.01_linux.run#查看CUD
在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口）‘下个博客是yolov7的部署’一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装CUDA安装CUDNN安装TensorRT安装OpenCV安装二、YOLOv5部署文件准备模型文件转换3.生成wts文件4.生成部署引擎5.端侧部署模型测试图片6.视频检测7.安卓部署8.C++部署一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装1、CUDA安装#CUDA=10.2#选择生成软链接，不需要安装驱动sudoshcuda_10.2.89_440.33.01_linux.run#查看CUD
文章目录1.TensorRT的安装1.1cuda/cudnn以及虚拟环境的创建1.2根据cuda版本安装相对应版本的tensorRT2.TensorRT的使用2.1直接构建2.2使用PythonAPI构建2.3使用C++API构建2.3.1属性配置2.3.2验证2.4IR转换模型2.4.1使用PythonAPI转换2.4.2使用C++API转换2.5模型推理2.5.1使用PythonAPI推理2.5.2使用C++API推理3.参考1.TensorRT的安装1.1cuda/cudnn以及虚拟环境的创建https://blog.csdn.net/qq_44747572/article/detail
1.验证集数据集ClassImagesLabelsPRmAP@.5mAP@.5:.95:100%|██████████|84/all1000284230.4510.3740.3760.209pedestrians1000178330.7370.8550.880.609riders10001850.5450.4920.5210.256partially-visible-person100093350.4560.3380.3360.125ignore-regions10004090.370.1380.1210.0485crowd10006610.1460.04540.02370.00837Spee
yolov7的tensorrt8推理，c++版本环境win10vs2019opencv4.5.5cuda_11.4.3_472.50_win10.execudnn-11.4-windows-x64-v8.2.4.15TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipRTX2060推理yolov7，FP32耗时28ms ，FP16耗时8ms，单帧对应总耗时30ms和10ms。推理yolov7-tiny，FP32耗时8ms ，FP16耗时2ms。tensorrtx/yolov7atmaster·wang-xinyu/tensorrtx·
重要的下载资源链接放在前面：jetpack4.5资源主要内容记录在了自己的石墨文档里，自己习惯性地修改起来比较快，可能后续小修小改在那边更新。这里就做一个csdn的拷贝造福各位。https://shimo.im/docs/R13j8xWzZ5h4NVk5/《xavier配置环境流程记录》 目录重要：流程：亮机：硬盘挂载（非必需）：apt换源：语言环境：安装nomachine：安装jtop：安装cuda/cudnn/tensorrt：安装archiconda：安装numpy/cv2/matplotlib库：安装torch/torchvision：pycuda：tensorrt和yolov5的模型
文章目录2023-03-06更新2023-03-05更新前言TensorRT介绍环境配置CUDADriver检查安装安装CUDA安装nvcc安装cuDNN安装验证安装TensorRT安装验证2023-03-06更新如果有小伙伴看了2023-03-05更新，发现设置环境变量后运行cuda代码在链接过程中仍然会有报错问题啥的，那我这里建议，先别管2023-03-05更新的内容了，还是按照我博客里的安装步骤一步一步往下安装，用sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit命令去安装nvcc，也不需要配置环境变量了。因为博客里的安装步骤是我亲自执行过的，在我的WSL2环境里是一点问
