jetson系列开发板生成.engine部署

**Jetson 系列开发板上的 Engine 部署**

Jetson 系列开发板是一款由 NVIDIA 提供的高性能嵌入式计算平台，主要用于深度学习、机器视觉等应用。Engine 是一种用于部署和管理 AI 模型的框架，支持多种模型格式和硬件平台。在本文中，我们将介绍如何在 Jetson 系列开发板上生成并部署 Engine。

**环境准备**

首先，我们需要安装必要的软件包和工具：

* **JetPack**: NVIDIA 提供的 Jetson 系列开发板的官方开发套件。
* **TensorRT**: NVIDIA 的深度学习推理引擎。
* **cuDNN**: NVIDIA 的 GPU 加速库。

bash# 安装 JetPacksudo apt-get update && sudo apt-get install -y jetpack# 安装 TensorRTsudo apt-get update && sudo apt-get install -y tensorrt# 安装 cuDNNsudo apt-get update && sudo apt-get install -y cudnn

**生成 Engine**

Engine 是通过将模型转换为 TensorRT 的形式来创建的。我们需要使用 `trtexec` 工具来进行此操作。

bash# 下载示例模型wget  使用 trtexec生成 Enginetrtexec --onnx=resnet50.onnx --engine=resnet50.engine --fp16

在上面的命令中，我们使用 `trtexec` 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 的形式，并将其保存为 `resnet50.engine` 文件。

**部署 Engine**

现在，我们可以使用 `tensorrt` 库来部署生成的 Engine。

import tensorrt# 加载 Engineengine = tensorrt.Engine('resnet50.engine')

# 创建输入和输出张量input_tensor = engine.get_input(0)
output_tensor = engine.get_output(0)

# 设置输入数据input_data = numpy.random.rand(1,3,224,224).astype(numpy.float32)

# 运行 Engineengine.run_with_inputs([input_data])

# 获取输出结果output_result = output_tensor.get_data()

在上面的代码中，我们首先加载生成的 Engine，然后创建输入和输出张量。我们设置输入数据并运行 Engine，最后获取输出结果。

**总结**

在本文中，我们介绍了如何在 Jetson 系列开发板上生成并部署 Engine。通过使用 `trtexec` 工具来转换模型为 TensorRT 的形式，并使用 `tensorrt` 库来部署 Engine，我们可以快速高效地将 AI 模型部署到硬件平台上。

**参考**

* NVIDIA. (2022). Jetson Series Development Boards.
* NVIDIA. (2022). TensorRT.
* NVIDIA. (2022). cuDNN.

注：本文中的代码示例和注释仅供参考，具体的实现细节可能会根据实际需求进行调整。