【最新】Jetson Agx Xavier烧录环境到TensorRT加速（高集成，快速简单有效）

一.下载烧录好的基础镜像

1. 基础环境

当前镜像包是ubuntu18.08,镜像。镜像包已安装jetpack 4.6,python3.6 ，torch1.7, opencv, tensorrt等，运行模型的基本环境都已搭建。jetpack 是4.6 对应L4T是32.6.1。如下图：

(1).下载当前文件包，下载链接：L4T_32.6.1
(2).L4T 驱动包下载中心： https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/downloads

2. 镜像烧录

1. 将以上安装包下载到一台x86的ubuntu的主机上，执行install.sh脚本搭建环境；
2. 拷贝到32.6.1环境下的Linux_for_Tegra/bootloader/目录下重命名为system.img；

    mv agx-jp46-torch17.img system.img && cp system.img  ./Linux_for_Tegra/bootloader/
   

3. 连接agx进入rec刷机模式，在Linux_for_Tegra/目录下执行：

   sudo ./ws-flash.sh -r ws-agx32gb-mdn603v10-hdmi mmcblk0p1 
   

   下图为rec刷机按钮：找到 REC 和 RST 按键，先按 REC，不松手同时按住 RST，保持 3s，在同时 松开即可，下图红框标出。

如果烧录的过程中出现python的错误，请在x86烧录电脑上确认python环境。 等待烧录完成,。登陆秘密nvidia

三.安装相关依赖包

1. 安装jtop工具

      sudo apt-get install python3-pipsudo pip3 install jetson-stats (包含jtop）
   

   查看jetson 版本：jetson_release（jetson_release命令显示NVIDIA Jetson的状态和所有信息）
   

2. 安装pycuda环境: 下载安装包 pycuda2021.1

   python3 setup.py install
   

3. 如果没有torchversion ，本例使用：torchversion==0.8.0 请参考：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

   $ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
   $ git clone --branch <version> https://github.com/pytorch/vision torchvision   # see below for version of torchvision to download
   $ cd torchvision
   $ export BUILD_VERSION=0.x.0  # where 0.x.0 is the torchvision version  
   $ python3 setup.py install --user
   $ cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error
   $ pip install 'pillow<7' # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0+ with Python 3.6
   

4.其他包缺啥安装啥，另附上本机 requirements.txt 。

四. YoloV5 pt 编译转 engine 模型

我们以yolov5.6.1的yolov5l.pt为例：
1.下载项目快速下载(直接执行第3步） 或git下载

 git clone -b v6.1 https://github.com/ultralytics/yolov5.git#  tensorrtx 没有6.1 我们采用6.2git clone -b yolov5-v6.2 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitwget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.1/yolov5l.pt

2.生成wts文件

cp {tensorrtx}/yolov5/gen_wts.py {ultralytics}/yolov5
cd {ultralytics}/yolov5
python3 gen_wts.py -w yolov5l.pt -o yolov5l.wts

3. 编译生成engine文件和测试运行

cd {tensorrtx}/yolov5/ 
mkdir build
cd build
cp {ultralytics}/yolov5/yolov5l.wts {tensorrtx}/yolov5/build
cmake ..
make# 生成和运行命令
sudo ./yolov5 -s [.wts] [.engine] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw]   
sudo ./yolov5 -d [.engine] [image folder] # yolov5l为例
sudo ./yolov5 -s yolov5l.wts yolov5l.engine l
sudo ./yolov5 -d yolov5l.engine ../samples  

4. python pycuda 运行推理

install python-tensorrt, pycuda, etc.
python3 yolov5_trt.py