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ONNXRuntime-GPU-1.16.0-aarch64 在 Jetson Nano 上编译

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简介：
本项目旨在JetsonNano开发板上针对ARM架构进行优化，成功编译了适用于GPU加速的ONNXRuntime库版本1.16.0，为深度学习模型提供了高效的运行环境。 在Jetson Nano上编译C++程序时，需要包含以下库：libonnxruntime.so、libonnxruntime_providers_cuda.so、libonnxruntime_providers_shared.so 和 libonnxruntime_providers_tensorrt.so。

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  • ONNXRuntime-GPU-1.16.0-aarch64 在 Jetson Nano 上编译
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    本项目旨在JetsonNano开发板上针对ARM架构进行优化，成功编译了适用于GPU加速的ONNXRuntime库版本1.16.0，为深度学习模型提供了高效的运行环境。 在Jetson Nano上编译C++程序时，需要包含以下库：libonnxruntime.so、libonnxruntime_providers_cuda.so、libonnxruntime_providers_shared.so 和 libonnxruntime_providers_tensorrt.so。
     
  • 在Jetson TX2上编译AArch64版的libtorch
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    本教程详细介绍如何在NVIDIA Jetson TX2开发板上从源码编译AArch64架构的PyTorch库libtorch，适用于需要在嵌入式设备上部署深度学习模型的研究者和开发者。 在深入探讨如何在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch之前，我们先了解一下基本概念。libtorch是PyTorch的一个轻量级库，它提供了C++接口，允许开发者在C++环境中构建和运行深度学习模型。PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习框架，以其动态计算图和直观API而闻名。AArch64则是ARM架构的一种64位变体，在嵌入式设备和服务器中广泛应用，包括NVIDIA的Jetson TX2开发板。 Jetson TX2是一款强大的嵌入式计算平台，适合进行AI和深度学习应用。它配备了NVIDIA Pascal GPU和一个由64位ARM Cortex-A57和A53核心组成的多核处理器，因此能够处理复杂的计算任务，如运行libtorch库。 在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch时，请遵循以下步骤： 1. **环境准备**：确保你的系统是最新的。更新操作系统到最新版本，并安装必要的依赖项，例如CMake、CUDA（如果需要GPU支持）、cuDNN以及OpenCV等。这些库和工具对于编译libtorch至关重要。 2. **获取源代码**：访问PyTorch官方网站或GitHub仓库下载libtorch的源代码。通常，你需要找到针对AArch64架构的源码分支或特定版本。 3. **配置编译**：使用CMake作为构建系统，并根据你的需求选择CPU或GPU支持以及安装路径等选项进行配置。 ```bash mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.x -DBUILD_TESTING=OFF -DCUDA_ARCH_NAME=Pascal ..pathtolibtorch-source ``` 4. **编译与安装**：配置完成后，使用`make`命令进行编译。这可能需要一段时间，取决于你的硬件性能。 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 5. **验证安装**：通过编写一个简单的C++程序来测试libtorch是否正确安装。这个程序可以加载预训练的模型并执行前向传播。 6. **优化**：为了在Jetson TX2上获得最佳性能，你可能需要进行额外的优化工作，例如调整CUDA计算能力和内存管理等参数设置。NVIDIA提供了针对Jetson平台的优化指南以充分利用硬件资源。 7. **部署和使用**：现在可以在你的C++项目中链接编译好的libtorch库并创建执行模型、预测或训练任务。 在编译AArch64版本的libtorch时可能会遇到各种问题，如依赖项不兼容等。解决这些问题通常需要查阅官方文档以及相关论坛上的信息，并适时调试编译过程以解决问题。保持耐心和对技术的理解是关键所在。 将libtorch移植到Jetson TX2这样的嵌入式平台不仅能够利用其强大的计算能力进行边缘计算，还能在资源有限的环境中实现高效的AI应用。尽管这个过程可能复杂，但一旦成功完成，将极大地扩展你的应用程序的功能潜力。
     
  • YoloV4-ncnn-Jetson-Nano：在Jetson Nano上的YoloV4实现
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    本项目为基于Jetson Nano平台的YOLOv4模型优化实现，采用ncnn库进行轻量化部署，适用于资源受限环境下的实时目标检测。 YoloV4-ncnn-Jetson-Nano 是基于 ncnn 框架的 YoloV4 版本，专为 Jetson Nano 设备设计。 基准测试结果如下： | 模型 | 杰特逊纳米2015 MHz | RPi 4 64-OS 1950兆赫 | |----------------|----------------------|--------------------| | YoloV2（416x416） | 10.1帧/秒 | 3.0帧/秒 | | YoloV3（352x352）微小 | 17.7帧/秒 | 4.4 FPS | | YoloV4（416x416）微小 | 11.2 FPS | 3.4帧/秒 | | YoloV4（608x608）完整 | 0.7帧/秒 | 0.2帧/秒 | | YoloV5（640x640）小 | 4.0 FPS | 1.6帧/秒 | 为了运行该应用程序，您需要： - 安装腾讯 ncnn 框架。 - 安装 Code::Blocks。 （通过命令行 `$ sudo apt-get install codeblocks` 来安装）。
     
  • ONNXRuntime-GPU-1.6.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip
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    这是一个针对Linux ARM64架构的Python包文件，用于安装ONNX Runtime GPU版本1.6.0，兼容Python 3.6环境。此包能够优化基于GPU的机器学习模型推理性能。 标题中的“onnxruntime-gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip”是一个针对GPU优化的ONNX运行时库的压缩包，适用于Python 3.6环境，并且是为Linux的aarch64（ARM架构）平台设计的。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源框架，用于在不同AI工具之间交换深度学习模型，它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch和Caffe2等。版本1.6.0意味着这是该库的一个特定稳定版本。 描述中提到“适用JetPack 4.4, 4.4.1, 4.5, 4.5.1, 4.6 和 4.6.1，jetson自带的python3.6环境，请勿升级jetson系统默认python3版本”表明这个软件包是为NVIDIA Jetson系列开发板设计的，这些开发板通常配备JetPack SDK。JetPack是一套完整的开发工具，包括Linux操作系统、CUDA、cuDNN和NVIDIA TensorRT等，用于开发和部署AI、计算机视觉和机器人应用。具体到这种情况，用户需要确保其Jetson设备安装的是上述版本之一的JetPack，并且运行的Python版本是3.6，因为库已针对这个版本进行了编译，不建议升级系统默认的Python版本，以免出现兼容性问题。 标签“linux”表明该软件包是在Linux环境下运行的，这与上述描述中提及的Jetson开发板上的Linux操作系统相吻合。 压缩包内的“使用说明.txt”文件可能是关于如何在Jetson设备上安装和使用ONNX运行时的指南，包括可能的依赖项、安装步骤以及注意事项。而“onnxruntime_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”是Python的wheel文件，这是一个预编译的二进制包，可以直接通过pip安装，简化了在Python环境中部署ONNX运行时的过程。 安装此库的步骤大致如下： 1. 解压缩“onnxruntime-gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip”。 2. 在Jetson设备上打开终端，确保Python 7版本是默认版本。 3. 导航到解压缩后的目录，其中包含“onnxruntime_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”文件。 4. 使用pip进行安装：`pip install onnxruntime_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`。 5. 阅读并遵循“使用说明.txt”中的指导，以确保正确配置和使用ONNX运行时。 在实际应用中，ONNX运行时可以用于加速模型推理，在Jetson这样的嵌入式硬件上利用GPU的计算能力进行高效的深度学习模型执行。它可以用于各种场景，例如自动驾驶、无人机导航、图像识别和视频分析等。开发者可以将训练好的模型转换为ONNX格式，然后在Jetson设备上部署，以实现低延迟、高性能的边缘计算。
     
  • ONNXRuntime-GPU-1.15.1-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip
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    此文件为适用于Linux系统（aarch64架构）的Python包，名称为ONNXRuntime-GPU，版本号为1.15.1，需使用CPython 3.8解释器环境。该软件包支持GPU加速，用于高效运行ONNX模型。 标题 onnxruntime-gpu-1.15.1-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip 提供的信息是关于 ONNX Runtime 的一个特定版本，适用于 GPU 加速，并且是为基于 ARM 架构的 Linux 系统（如 NVIDIA Jetson 平台）编译的。描述中提到它兼容 JetPack 5.1.1，这是 NVIDIA 为 Jetson 设备提供的软件开发套件，内含操作系统、驱动程序和库。特别指出，此版本是针对预装 Python 3.8 的系统编译的，不建议升级默认的 Python 版本。 ONNX Runtime 是一个高性能的运行时框架，用于执行优化后的机器学习模型。它是开放神经网络交换（ONNX）格式的一部分，允许模型在不同的框架之间进行互操作。这里的 GPU 后缀表示该版本支持使用图形处理器（GPU）进行计算，这对于需要高效并行计算的深度学习应用至关重要。 在 Jetson 平台使用 ONNX Runtime 可以充分利用其嵌入式 GPU 的计算能力，加速推理过程。JetPack 包括 Linux 4 Tegra (L4T) 内核、NVIDIA CUDA、cuDNN 和 TensorRT 等工具，这些都是深度学习和计算机视觉应用的必备库。5.1.1 版本确保了与 ONNX Runtime 的兼容性，提供了稳定的开发环境。 标签 linux 暗示这个软件包是为 Linux 设计的，特别是针对 ARM 架构的 Linux 系统如 NVIDIA Jetson Nano、TX2 或 Xavier 等开发板。这些设备通常用于边缘计算，其中 ONNX Runtime 可以帮助实现低延迟和高效的模型推理。 压缩包中的 使用说明.txt 文件很可能是提供安装和使用 ONNX Runtime 的指南，包括如何在 Jetson 设备上安装 whl 包、配置环境变量以及运行示例代码的步骤。onnxruntime_gpu-1.15.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 是实际的软件包，可以通过 Python 的 `pip` 工具方便地安装到系统中。 总结来说，这个压缩包提供了一个针对 NVIDIA Jetson 平台和 Python 7 环境优化的 ONNX Runtime GPU 版本。用户可以按照 使用说明.txt 来在 JetPack 5.1.1 下安装并利用此框架进行高效的深度学习推理。使用 ONNX Runtime 可以充分利用 Jetson 设备的 GPU 加速能力，提高模型运行效率。
     
  • onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64-whl-zip
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    ONNX Runtime GPU 1.17.0 是一款针对Linux ARM64架构优化的Python包，兼容Python 3.8版本，支持GPU加速深度学习模型的高效执行。 标题中的“onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”表示这是一个专为GPU优化的ONNX运行库压缩包，版本号为1.17.0，适用于Python 3.8，并且是针对Linux平台上的ARM架构（aarch64）设计。ONNX（Open Neural Network Exchange）运行时是一个跨框架推理引擎，旨在加速机器学习模型在部署和执行过程中的效率。 描述中提到的“适用JetPack 5.1.2，jetson自带的python3.8环境，请勿升级jetson系统默认python3版本”，意味着这个ONNX运行库与NVIDIA Jetson开发套件中的JetPack 5.1.2版兼容。用户在使用此库时需要确保设备上安装的是官方提供的Python 3.8，而不是更新到更高版本的Python，以避免出现兼容性问题。 标签“linux”表明了这个库是专为Linux操作系统设计，并且特别适用于基于ARM架构（如NVIDIA Jetson系列）的硬件平台。压缩包内包含了一个名为“使用说明.txt”的文件，其中详细介绍了如何在Jetson设备上安装和使用ONNX运行时库的方法，包括解压、依赖项处理以及模型测试等步骤。“onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”是Python的wheel文件格式，可以直接通过pip命令进行安装。 在实际操作中需要注意以下几点： 1. 确保Jetson设备已更新到JetPack 5.1.2，并保持默认Python版本未被修改。 2. 解压“onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”文件，获取wheel文件。 3. 使用pip命令安装该库，具体格式为`pip install `。 4. 安装过程中可能会自动处理依赖项，如CUDA和cuDNN等GPU加速库。如果需要手动配置，则务必确保正确设置这些环境变量。 5. 安装完成后，在Python代码中导入`onnxruntime`模块，并加载ONNX模型进行推理测试。 通过使用ONNX运行时，开发人员可以将训练好的机器学习模型部署到Jetson设备上，实现高效的推理任务。这对于需要在资源受限的硬件环境中执行实时和低延迟计算的应用场景来说至关重要。
     
  • onnxruntime-gpu-1.7.0-cp36-cp36m-linux-aarch64-whl-zip
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    这是ONNX Runtime GPU版本的一个软件包，适用于Python 3.6，在Linux系统上的ARM架构（aarch64）使用。具体而言，它是一个用于在GPU上运行ONNX模型的库。 标题 onnxruntime-gpu-1.7.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip 提供的信息是关于 ONNX Runtime 的一个特定GPU优化版本的软件包，针对的是Python 3.6环境，并且适用于基于Linux的aarch64架构（通常指的是ARM64处理器，如NVIDIA Jetson系列硬件）。ONNX Runtime 是一个高性能的运行时框架，用于执行已训练好的机器学习模型，它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等导出的ONNX格式模型。 描述指出这个软件包特别适合JetPack 4.4到4.6.1版本。JetPack SDK 包含了开发和部署在NVIDIA嵌入式计算平台（如Jetson Nano、TX2等）上的AI应用所需的所有工具和库。由于此ONNX Runtime版本是为Jetson的内置Python 3.6环境编译，因此不建议升级系统中的Python版本，以确保兼容性。 标签 linux 明确指出这个软件包是在Linux操作系统环境下使用的，这对于NVIDIA Jetson这样的嵌入式平台来说是非常常见的。 压缩包子文件名称使用说明.txt提示可能存在一份指导用户如何安装和使用此软件包的文档。这对开发者来说是至关重要的，因为正确的配置和使用对于充分发挥ONNX Runtime的性能至关重要。 onnxruntime_gpu-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 是一个Python wheel（whl）包，专门用于安装和分发此软件。这个文件表明它是针对GPU加速设计的，版本号为1.7.0，并且适用于Python 3.6环境下的Linux aarch64架构。 总结关键知识点： 1. ONNX Runtime：高性能运行时框架，执行ONNX格式的机器学习模型。 2. GPU优化：此软件包是专门为GPU加速设计的，能提高模型推理速度。 3. Python 3.6：专为Jetson内置Python 3.6环境编译，不建议升级Python版本以保持兼容性。 4. NVIDIA JetPack SDK：适用于多个版本（如4.4至4.6），适合NVIDIA嵌入式计算平台使用。 5. Linux操作系统：此软件包在Linux环境下运行，适合Jetson系列硬件设备。 6. 使用说明文档：提供安装和使用的指导以帮助用户正确配置与操作该软件。 7. whl文件格式：Python的二进制安装包，简化了软件包的安装过程。 为了确保最佳性能，开发者应了解如何利用Jetson设备上的GPU资源，并遵循优化模型运行的最佳实践。