2、Jetson部署

系列博客目录：

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jetson-inference是用在NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理框架，支持C++和Python。具体任务如下：

图像分类 (imageNet)
目标检测 (detectNet)
语义分割 (segNet)
姿态估计 (poseNet)
动作识别 (actionNet)

以下内容中，【Jetson】指ARM64平台，【主机】指AMD64平台。Jetson只用来推理，训练在主机上训练，因此Jetson不安装Pytorch

先验证Jetson环境是否配置好：

【Jetson】获取jetson-inference源码，编译安装
【主机】下载模型，利用pytorch转onnx
将onnx拷贝到【Jetson】，转trt，推理测试

正式开发自己的C++程序、训练自己的模型：

【主机】CLion创建C++项目
【主机】交叉编译为ARM64程序，拷贝到【Jetson】
【主机】训练自己的模型，pt或pth转onnx
将onnx拷贝到【Jetson】，转trt，推理测试

1、验证Jetson环境

1.1 【Jetson】获取jetson-inference源码，编译安装

git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
#或者从国内镜像下载
#git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jetson-inference

编辑jetson-inference/CMakePreBuild.sh。把./download-models.sh和./install-pytorch.sh注释掉，既不下载模型也不安装pytorch

cd jetson-inference     #进入jetson-inference文件夹
git submodule update --init
mkdir build             #创建build文件夹
cd build                #进入build
cmake ../               #自动执行上一级目录下面的 CMakePreBuild.sh
make -j4

参考此博客的4.1 Jetson Nano目标检测手把手实战教程（pytorch训练、tensorrt推理，含完整代码和数据）_pdf 下载人工智能边缘计算开发实战基于nvidia jetson nano-CSDN博客

参考 5.Jetson Nano之TensorRT 环境搭建(jetson-inference)

参考 AI学习库的安装jetson-inference（国内详细教程） - Yimiu - 博客园

整个过程遇到的一些问题解决办法 jetson-inference 项目常见问题解决方案-CSDN博客

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