TX2入门(10)——TensorRT（未完待续……）

一、TX2端

1.在TX2上安装git和cmake

sudo apt-get install git cmake

2. 下载并运行jetson-inference

jetson-inference不是很好下载，我试了两天，最后在Windows下科学上网下载到了，给个我下载好的百度云链接吧：

链接：https://pan.baidu.com/s/1hSrWSk3Wy9qzEGFZke8yLQ 密码：dlms

git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference.git
cd jetson-inference
mkdir build
cd build
cmake ..

到这儿会卡住，也是多试几次就好了，这个要看nvidia的网络状况

make

3.按照参考1中的示例运行例程

（1）识别

./imagenet-console orange_0.jpg output_0.jpg

会将orange_0.jpg识别的结果保存在output_0.jpg中，其中要用到的googlenet.prototxt和bvlc_googlenet.caffemodel并不是networks文件夹中自带的，需要自己下载以后放入其中，否则会报错：

为了方便，再给个下好的网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/16Nc7SjYJc5FN5xKitWAn7Q 密码：qjhl

运行结果：

（2）检测

./imagenet-camera googlenet

结果：

可以达到10帧/秒，把我的马里奥识别成了头盔2333

二、主机端

1.安装依赖项

我的主机是ubuntu16.04，所以仅以此为例，其他系统的相关选项都能在参考4中找到：

（1）预先设置

CUDA_REPO_PKG=http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
ML_REPO_PKG=http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1604_1.0.0-1_amd64.deb

（2）下载安装包

wget "$CUDA_REPO_PKG" -O /tmp/cuda-repo.deb && sudo dpkg -i /tmp/cuda-repo.deb && rm -f /tmp/cuda-repo.deb
wget "$ML_REPO_PKG" -O /tmp/ml-repo.deb && sudo dpkg -i /tmp/ml-repo.deb && rm -f /tmp/ml-repo.deb

（3）更新

sudo apt-get update

（4）依赖项

sudo apt-get install --no-install-recommends git graphviz python-dev python-flask python-flaskext.wtf python-gevent python-h5py python-numpy python-pil python-pip python-scipy python-tk