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编程问答

TX2刷机和软件安装过程记录

發布時間：2024/3/12 编程问答 47 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 TX2刷机和软件安装过程记录小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

- 準備
- 使用SDKmanager刷機
- 手動安裝SDK
- SSD啟動
- - 1. 格式化已安裝的 SSD
  - 2. 從SD卡復制到SSD
  - 3. 啟用從 SSD 啟動
- 換源
- - 1. 備份
  - 2. 刪除或注釋sources.list中的所有內容，將下面的內容復制進去
  - 3. 保存
- 查看一些信息
- - 1.查看cuda的版本
  - 2.查看cudnn的版本
  - 3.查看opencv的版本
  - 4.查看TensorRT的版本
  - 5.查看系統版本
  - 6.查看正在運行的進程
- 一些軟件的安裝
- - 1.安裝todesk遠程軟件
  - 2.裝jtop查詢系統工具
- 修改默認python、pip版本
- - 1. 修改python版本
  - 2.修改pip版本
- 一些軟件的安裝
- - 1. torch & torchvision的安裝
  - 2.archiconda的安裝
  - 3.TensorRT的安裝
  - 4.安裝中文輸入法
  - 5.安裝ROS
  - - 1.更換源
    - 2.設置最新的密鑰
    - 3、安裝：
    - 4、初始化ROS
    - 5、安裝rosinstall
    - 6、添加ros環境變量
    - 7、測試
  - 6. 安裝pycharm
  - - 1. 下載Pycharm
    - 2.解決這個問題的方法：
  - 7.安裝DeepStream
- 部署yolov5(使用TensorRT)
- - TensorRT加速
- 安裝pycharm
- - 1. 下載Pycharm
  - 2.解決這個問題的方法：

準備

數據線、鍵盤、鼠標、顯示器少不掉（顯示器要支持HDMI接口，我看網上說HDMI轉VGA的會黑屏，沒有試過）

有Ubuntu16或Ubuntu18的虛擬機，或電腦作為主機(Ubuntu20.04不行，因為我電腦就是，第一次裝了沒法用)

有網的環境，而且網速一定要好，我在實驗室里網速一般，經常下載失敗

使用SDKmanager刷機

打開準備的Ubuntu系統作為主機
注意如果使用虛擬機需要分配較大的硬盤空間，起碼得40GB，最好能有100G這個樣子，否則空間不足也會失敗

注冊英偉達開發者賬號https://developer.nvidia.com/

下載英偉達的SDKmanager(地址百度一下吧)，安裝，打開，登錄

TX2板子的第三根引腳和GND相連(進入恢復模式)，上電，連主機

Host Machine有的博客里面也點了，實際上不需要的，這個是給你電腦主機安裝cuda之類的，如果沒有這個需要，就不用勾上
可以輸入lsusb 看看有沒有英偉達的設備，確保板子連上
7. 底下的第一個I accept…要勾上，第二個Downloader now and install later第一次也建議勾上，意思是先下載，不安裝。待會下載完了可以一起安裝。如果是邊下載變安裝，網速不好很容易出問題

先會燒寫jetson os(就是魔改過的Ubuntu18)，燒寫到要結束的時候，顯示屏會自己亮起來，過一段時間會出現這樣的提示

不慌，這個是鏡像已經燒寫好了，可以進入系統了，后面是安裝SDK軟件的部分。我們先登錄系統，設置用戶和密碼
之后在TX2上設置開啟SSH服務

ps -e | grep ssh # 查看有沒有SSH服務 sudo apt-get install openssh-server sudo apt-get install openssh-client service ssh start # 開啟服務

如果ps -e | grep ssh當中有sshd則表示正常
可以通過ifconfig或者 ip addr查看ip地址
在主機上輸入賬號和密碼一般就可以連接了

確保主機和TX2在同一個局域網絡下
我的虛擬機配置如下，建議使用橋接模式而不是NAT模式

然后耐心等待他自己安裝，有可能不能成功，多試幾次

我在最后一步的Deepstream出錯了，查看日志，認為是內存不夠的問題，這個SDK暫時不是很重要，后面自己裝一下
在使用SDKmanager中有問題可以參考官方的說明
我遇到的問題：
1、Default ip is not avaliable. Please make sure the default ip is shown in ip addr, or use a customer ip instead.
ip默認是192.168.55.1，我第一次刷機是直接可以連上的，第二次就報了這個錯誤，我換了一個ip192.168.3.141就可以了
2、flash 1%的時候就會error，提示板子狀態不對，不在恢復模式之類的話(我確定是在恢復模式)，多試幾次，可能試一次就好了，也有可能試很多很多次(啥也沒動，不知道為什么，玄學)

手動安裝SDK

雖然英偉達提供的工具傻瓜式操作，十分好用(也不好用，十分容易出錯)，但實際難免會遇到正常刷機不了的。英偉達提供了其他的安裝方法https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/install-jetpack/index.html
刷完機是裸系統的話，可以讓板子在線安裝(我沒試過)

我第一次也沒有安裝成功，自己手動安裝了cuda，cudnn，pytorch，tersonRT等。后面可能會介紹一些安裝的方法。

SSD啟動

我們TX2的板子上裝了一塊128GB的固態硬盤，十分實用，下面介紹如何將SSD設為第一啟動項

1. 格式化已安裝的 SSD

打開DISK

點右上角的三條橫線按鈕

之后Fromat
點底下的加號

留16GB的交換空間

之后create，就成功創建卷

2. 從SD卡復制到SSD

git clone https://github.com/jetsonhacks/rootOnNVMe.git cd rootOnNVMe ./copy-rootfs-ssd.sh

如果執行了這個腳本卻沒有反映，一般是權限不夠，給它權限就好了，就像這樣

chmod +x copy-rootfs-ssd.sh

3. 啟用從 SSD 啟動

./setup-service.sh

之后重新啟動，就可以看到TX2的內存有100多G了

換源

TX2的軟件源為國外服務器，網速會很慢，需要換國內的ARM源(記得是ARM的)

1. 備份

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak #先備份原文件sources.list sudo vim /etc/apt/sources.list #sudo打開sources.list

2. 刪除或注釋sources.list中的所有內容，將下面的內容復制進去

清華源

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial main universe restricted deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial main universe restricted

科大源：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb htp://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial main universe restricted deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial main universe restricted

3. 保存

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

查看一些信息

1.查看cuda的版本

nvcc -V # 或者nvcc --version

2.查看cudnn的版本

網上的那些一般輸進去沒有反應，仔細考慮過覺得這樣才是正確的

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

3.查看opencv的版本

pkg-config --modversion opencv

一開始不能查看opencv版本，原因是由于沒有找到opencv.pc，而jetpack4.4+刷機刷的opencv是opencv4
將/usr/lib/aarch64-linux-gnu/pkgconfig中的opencv4.pc，復制到/usr/lib/pkgconfig下，并改名為opencv.pc就可以了。

cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu/pkgconfig sudo cp opencv4.pc /usr/lib/pkgconfig/opencv.pc

默認是4.1.1

4.查看TensorRT的版本

dpkg -l | grep TensorRT

5.查看系統版本

cat /etc/lsb-release

6.查看正在運行的進程

top

一些軟件的安裝

1.安裝todesk遠程軟件

sudo dpkg -i todesk_x.x.x_aarch64.deb

2.裝jtop查詢系統工具

sudo -H python3 -m pip install jetson-stats

修改默認python、pip版本

1. 修改python版本

默認板子刷機后是自帶python為2.7和python3.6.9解析器的(使用python3 -V可以查到)，但默認是python2.7 ,如果需要python3.6.9，需使用下面命令調用python3.6版本

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150 sudo update-alternatives --config python

2.修改pip版本

sudo apt-get install python3-pip

一些軟件的安裝

1. torch & torchvision的安裝

此處參考官方教程里面內容十分詳盡
本人是下載使用了官方提供的torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl包

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl #注意路徑下包含剛才下載的“torch-1.8.0”這個包

pytorch應該就被安裝好了，安裝torchvision的話要注意對應pytorch的版本！

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev git clone --branch v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision # 從github上下載對應版本的 python3 setup.py install --user # 在下載下來的文件夾下運行安裝程序，編譯過程會比較慢，耐心等一下

我遇到的問題：
報這樣的錯誤：

virtual AVCodec* findCodec(AVCodecParameters* params); ^~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/paluhin/Downloads/torchvision/torchvision/csrc/io/video_reader/…/decoder/stream.h:52:20: error: expected ‘;’ at end of member declaration virtual AVCodec* findCodec(AVCodecParameters* params); ^~~~~~~~~ /home/paluhin/Downloads/torchvision/torchvision/csrc/io/video_reader/…/decoder/stream.h:52:47: error: expected ‘)’ before ‘’ token virtual AVCodec findCodec(AVCodecParameters* params); ^

網上找來找去也沒有人提到，最后在論壇找到了方法，希望以后遇到這個問題的人不會像我一樣煎熬

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev # 不行的話試一下 $ sudo mv /usr/bin/ffmpeg /usr/bin/ffmpeg_backup

2.archiconda的安裝

本人現在是不使用conda的，但之前裝過，記錄一下
TX2無法使用anaconda，有大佬編譯了archiconda，這東西就是anaconda的aarch64的版本。我用這個進行虛擬環境的安裝。
直接到https://github.com/Archiconda/build-tools/releases下載.sh文件
然后到你下載文件的地址
sh 你的sh文件

./Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

之后點yes，安裝完畢。安裝中間有叫你選擇目錄，如果不喜歡它默認的可以換。
archiconda的使用和普通的anaconda沒有什么區別
如果你在虛擬環境里面使用pytorch，請務必建立python3.6的環境

conda create -n pytorch python=3.6 conda activate pytorch

3.TensorRT的安裝

刷機過后會自帶TensorRT，下面記錄自己之前自行安裝的方法。僅記錄自己用tar安裝tensorRT的流程，對于DEV版本等的安裝，請移步其他博客。
參看cuda，cudnn的版本后挑選TensorRT版本（千萬不要不符合，不然很麻煩，可能我當時第一次選的不對報了一些奇怪的錯誤，換了版本就好了）
下面的指令是copy其他博主的

# 在home下將下載的壓縮文件進行解壓 tar xzvf TensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-10.1.cudnn7.6.tar.gz# 解壓得到TensorRT-6.0.1.5的文件夾，將里邊的lib絕對路徑添加到環境變量中 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/xxxxx/TensorRT-6.0.1.5/lib # 如果手動添加到.bashrc文件中，需要執行source .bashrc命令，配好的環境才能生效# 安裝TensorRT cd TensorRT-6.0.1.5/python pip install tensorrt-6.0.1.5-cp37-none-linux_x86_64.whl # 博主親測，這里你的python環境并沒有限制，py35，py36，py37都可# 安裝UFF,支持tensorflow模型轉化 cd TensorRT-6.0.1.5/uff pip install uff-0.6.5-py2.py3-none-any.whl# 安裝graphsurgeon，支持自定義結構 cd TensorRT-6.0.1.5/graphsurgeon pip install graphsurgeon-0.4.1-py2.py3-none-any.whl

4.安裝中文輸入法

sudo apt install fcitx fcitx-googlepinyin fcitx-table-wbpy fcitx-pinyin fcitx-sunpinyin

在語言設置選項里（langugae support）選擇fcitx。
重啟電腦，在Fcitx configuration里配置下就好了。

5.安裝ROS

1.更換源

我用的是自帶的源

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

如果需要換源的話可以參考這一篇

2.設置最新的密鑰

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys F42ED6FBAB17C654

3、安裝：

sudo apt-get update sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full sudo apt-get install ros-melodic-rqt*

4、初始化ROS

sudo apt install python-rosdep sudo rosdep init rosdep update

如果出現下面情況，基本是網絡問題，換個網絡嘗試下

ubuntu@ubuntu-d:~$ sudo rosdep init ERROR: cannot download default sources list from: https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-default.list Website may be down.

或修改hosts Ubuntu直接在終端輸入

sudo gedit /etc/hosts

添加以下內容保存即可

151.101.84.133 raw.githubusercontent.com

這個解決方法來自這里
如果不行試試這個
或者這個
其實我后來依舊出問題

rosdep update reading in sources list data from /etc/ros/rosdep/sources.list.d ERROR: unable to process source [https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/osx-homebrew.yaml]:<urlopen error timed out> (https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/osx-homebrew.yaml) ERROR: unable to process source [https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/base.yaml]:<urlopen error [Errno 104] Connection reset by peer> (https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/base.yaml) ERROR: unable to process source [https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/python.yaml]:<urlopen error [Errno 104] Connection reset by peer> (https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/python.yaml) ^CTraceback (most recent call last):File "/usr/bin/rosdep", line 11, in <module>load_entry_point('rosdep==0.21.0', 'console_scripts', 'rosdep')()File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/main.py", line 146, in rosdep_mainexit_code = _rosdep_main(args)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/main.py", line 441, in _rosdep_mainreturn _no_args_handler(command, parser, options, args)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/main.py", line 450, in _no_args_handlerreturn command_handlers[command](options)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/main.py", line 662, in command_updateros_distro=options.ros_distro)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/sources_list.py", line 480, in update_sources_listrosdep_data = download_rosdep_data(source.url)File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rosdep2/sources_list.py", line 315, in download_rosdep_dataf = urlopen(url_request, timeout=DOWNLOAD_TIMEOUT)File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 154, in urlopenreturn opener.open(url, data, timeout)File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 429, in openresponse = self._open(req, data)File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 447, in _open'_open', req)File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 407, in _call_chainresult = func(*args)File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 1248, in https_opencontext=self._context)File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 1202, in do_openh.request(req.get_method(), req.get_selector(), req.data, headers)File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 1099, in requestself._send_request(method, url, body, headers)File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 1139, in _send_requestself.endheaders(body)File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 1095, in endheadersself._send_output(message_body)File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 898, in _send_outputself.send(msg)File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 860, in sendself.connect()File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 1312, in connectHTTPConnection.connect(self)File "/usr/lib/python2.7/httplib.py", line 837, in connectself.timeout, self.source_address)File "/usr/lib/python2.7/socket.py", line 566, in create_connectionsock.connect(sa)File "/usr/lib/python2.7/socket.py", line 228, in methreturn getattr(self._sock,name)(*args) KeyboardInterrupt

沒辦法，買代理吧
如果出現下面情況，是python版本問題，換到python2就可以了
home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/init.py:119:

PkgResourcesDeprecationWarning: 0.18ubuntu0.18.04.1 is an invalid version and will not be supported in a future releasePkgResourcesDeprecationWarning, Traceback (most recent call last):File "/usr/bin/rosdep", line 6, in <module>from pkg_resources import load_entry_pointFile "/home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 3266, in <module>@_call_asideFile "/home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 3241, in _call_asidef(*args, **kwargs)File "/home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 3279, in _initialize_master_working_setworking_set = WorkingSet._build_master()File "/home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 573, in _build_masterws.require(__requires__)File "/home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 891, in requireneeded = self.resolve(parse_requirements(requirements))File "/home/rm/.local/lib/python3.6/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 777, in resolveraise DistributionNotFound(req, requirers) pkg_resources.DistributionNotFound: The 'rosdep==0.21.0' distribution was not found and is required by the application

解決：

sudo update-alternatives --config python 有 2 個候選項可用于替換 python (提供 /usr/bin/python)。選擇路徑優先級狀態 ------------------------------------------------------------ * 0 /usr/bin/python3 150 自動模式1 /usr/bin/python2 100 手動模式2 /usr/bin/python3 150 手動模式要維持當前值[*]請按<回車鍵>，或者鍵入選擇的編號：1 update-alternatives: 使用 /usr/bin/python2 來在手動模式中提供 /usr/bin/python (python)

重新進行初始化等步驟又可以了

sudo rosdep init Wrote /etc/ros/rosdep/sources.list.d/20-default.list Recommended: please runrosdep update

5、安裝rosinstall

sudo apt-get install python-rosinstall

6、添加ros環境變量

echo "source /opt/ros/melodic/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

完成了

7、測試

可以嘗試分別在三個終端下執行這三條命令

roscore rosrun turtlesim turtlesim_node rosrun turtlesim turtle_teleop_key

成功的話，可以方向鍵操作小海龜，則ROS成功安裝。

6. 安裝pycharm

1. 下載Pycharm

（1）下載pycharm社區版，下載地址
（2）解壓下載文件到任意位置待用。可以使用tar -xf來進行解壓。
（3）cd到bin文件夾，運行./pycharm.sh，出現以下報錯。問題是缺少JDK環境。

Gtk-Message: 18:05:39.195: GtkDialog mapped without a transient parent. This is discouraged.

2.解決這個問題的方法：

（1）輸入以下指令：（jetpack為4.5.1版本）

apt-cache search openjdk sudo apt-get install openjdk-11-jdk

（2）等待完成后用下面指令檢查版本情況

java -version // 查看安裝結果 penjdk version "11.0.13" 2021-10-19 OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.13+8-Ubuntu-0ubuntu1.18.04) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.13+8-Ubuntu-0ubuntu1.18.04, mixed mode)

（3）沒問題后進行環境變量配置
首先切換用戶到root

sudo -i gedit ~/.bashrc

在末尾加入

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-arm64 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH source ~/.bashrc

（4）運行Pycharm
進入剛剛解壓的pycharm/bin文件夾運行./pycharm.sh

7.安裝DeepStream

Deepstream的安裝可以參考官方教程
https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_Quickstart.html#jetson-setup
先安裝依賴

sudo apt install \ libssl1.0.0 \ libgstreamer1.0-0 \ gstreamer1.0-tools \ gstreamer1.0-plugins-good \ gstreamer1.0-plugins-bad \ gstreamer1.0-plugins-ugly \ gstreamer1.0-libav \ libgstrtspserver-1.0-0 \ libjansson4=2.11-1

在官網Install the DeepStream SDK一欄
我選擇了Method 2的方法，原文如下：

Method 2: Using the DeepStream tar package: https://developer.nvidia.com/deepstream_sdk_v6.0.0_jetsontbz2
Download the DeepStream 6.0 Jetson tar package deepstream_sdk_v6.0.0_jetson.tbz2 to the Jetson device.
Enter the following commands to extract and install the DeepStream SDK:

$ sudo tar -xvf deepstream_sdk_v6.0.0_jetson.tbz2 -C / $ cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.0 $ sudo ./install.sh $ sudo ldconfig

我其實用的是v5.1.0 版本，下的是deepstream_sdk_v5.1.0_jetson.tbz2，操作是一樣的
安裝完成進入官方例程文件夾

cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.1/samples/configs/deepstream-app/ deepstream-app -c source12_1080p_dec_infer-resnet_tracker_tiled_display_fp16_tx2.txt

部署yolov5(使用TensorRT)

到github上去下載源碼

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

在yolov5項目下，右鍵打開終端，安裝依賴
我們已經安裝好了pytorch，torchvision，建議把這兩個注釋掉，以防命令行自動更新了

pip3 install -r requirements -i https://mirror.baidu.com/pypi/sample

下載yolov5的權重，我用的是之前我自己訓練好的，需要改名為yolov5s.pt（不改名字就改代碼）

TensorRT加速

git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git

具體編譯方法原作者有很詳細的說明

cd tensorrtx cp yolov5/gen_wts.py ~/yolov5 cd ~/yolov5 python gen_wts.py -w yolov5s.pt -o yolov5s.wts

就得到了wts格式的文件

# 需要改一下CLASS NUM的值 cd ~/tensorrtx/yolov5 mkdir build && cd build mv ~/yolov5/yolov5s.wts ./ cmake .. make -j

等出現這個就好了

[ 60%] Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/calibrator.cpp.o [ 80%] Building CXX object CMakeFiles/yolov5.dir/yolov5.cpp.o [100%] Linking CXX executable yolov5 [100%] Built target yolov5

表示編譯成功

./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s #生成engine文件需要一段時間

等出現這個就好了

Loading weights: yolov5s.wts Building engine, please wait for a while... Build engine successfully!

有了engine就可以調用了
測試一下

./yolov5 -d yolov5s.engine ../samples

samples下面放需要測試的圖片

6ms 6ms

會出現推理所用的時間，在build下面會出現推理后的結果
我遇到的問題
1、

[12/24/2021-11:36:38] [E] [TRT] Parameter check failed at: ../builder/Network.cpp::addScale::482, condition: shift.count > 0 ? (shift.values != nullptr) : (shift.values == nullptr) yolov5: /home/rm/tensorrtx/yolov5/common.hpp:155: nvinfer1::IScaleLayer* addBatchNorm2d(nvinfer1::INetworkDefinition*, std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, nvinfer1::Weights>&, nvinfer1::ITensor&, std::__cxx11::string, float): Assertion `scale_1' failed. Aborted (core dumped)

不知道為什么，重新下載編譯了一遍工程就好了，可能文件缺失了吧，又是玄學
2、
編譯核心時出現問題

Loading weights: yolov5s.wts [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: kernel weights has count 3840 but 32640 was expected [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: count of 3840 weights in kernel, but kernel dimensions (1,1) with 128 input channels, 255 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 128 * 1*1 * 255 / 1 = 32640 [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: kernel weights has count 3840 but 32640 was expected [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: count of 3840 weights in kernel, but kernel dimensions (1,1) with 128 input channels, 255 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 128 * 1*1 * 255 / 1 = 32640 [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: kernel weights has count 3840 but 32640 was expected [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: count of 3840 weights in kernel, but kernel dimensions (1,1) with 128 input channels, 255 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 128 * 1*1 * 255 / 1 = 32640 [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: kernel weights has count 3840 but 32640 was expected [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: count of 3840 weights in kernel, but kernel dimensions (1,1) with 128 input channels, 255 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 128 * 1*1 * 255 / 1 = 32640 Building engine, please wait for a while... [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: kernel weights has count 3840 but 32640 was expected [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] (Unnamed Layer* 214) [Convolution]: count of 3840 weights in kernel, but kernel dimensions (1,1) with 128 input channels, 255 output channels and 1 groups were specified. Expected Weights count is 128 * 1*1 * 255 / 1 = 32640 [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] Could not compute dimensions for (Unnamed Layer* 214) [Convolution]_output, because the network is not valid. [01/20/2022-18:08:29] [E] [TRT] Network validation failed. Build engine successfully! yolov5: /home/ubuntu/tensorrtx-yolov5-RM/yolov5/yolov5.cpp:245: void APIToModel(unsigned int, nvinfer1::IHostMemory**, bool&, float&, float&, std::string&): Assertion `engine != nullptr' failed. 已放棄 (核心已轉儲)

CALSS_NUM沒有改
未完待續。。

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