pytorch模型部署（pytorch模型部署onnx）

Jetson Nano 是一款基于 NVIDIA Jetson 平台的小型开发板，可以用于

部署

深度学习

模型

。

PyTorch

是一种非常流行的深度学习框架，而

ONNX

是一种可互操作的深度学习

模型

格式，可以在不同的框架之间共享

模型

。

以下是在 Jetson Nano 上

部署 PyTorch ONNX 模型

的步骤：

1. 安装

PyTorch

和

ONNX

在 Jetson Nano 上安装

PyTorch

和

ONNX

，可以使用 pip 命令：

 pip3 install torch torchvision pip3 install onnx 

2. 导出

PyTorch 模型

为

ONNX

格式

使用

PyTorch

将

模型

导出为

ONNX

格式，可以使用以下代码：

 import torch import torchvision  model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.eval()  dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) input_names = ["input"] output_names = ["output"]  torch. onnx .export(model, dummy_input, "resnet18. onnx ", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names) 

3. 在 Jetson Nano 上加载

ONNX 模型

使用

ONNX

运行时库在 Jetson Nano 上加载

ONNX 模型

。可以使用以下代码：

 import onnx runtime as ort  session = ort.InferenceSession("resnet18. onnx ") input_name = session.get_inputs()[0].name output_name = session.get_outputs()[0].name  input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) result = session.run([output_name], {input_name: input_data}) print(result) 

以上就是在 Jetson Nano 上

部署 PyTorch ONNX 模型

的步骤。需要注意的是，在 Jetson Nano 上运行深度学习

模型

需要使用 GPU 加速，因此应该确保已经安装了适当的 NVIDIA GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。

到此这篇pytorch模型部署（pytorch模型部署onnx）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

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