jetson nano入门（五）跑程序

在前两篇博文的基础上，jetson nano已经能够正常跑tensorflow和pytorch的程序，但是大家会发现jetson nano基本上跑不动什么程序，光是图形显示界面，1.1个G就没了，有界面的情况下博主测试了一下tensorflow的测试程序mnist直接只剩下三百多M（一脸懵逼，这还怎么玩）。关闭和打开图形界面显示：

#关闭图形用户界面 sudo systemctl set-default multi-user.target sudo reboot   #启用图形用户界面 sudo systemctl set-default graphical.target sudo reboot

关闭界面能省不少空间！！！  

在此基础上测一下目标检测的代码，摄像头用的USB摄像头，代码下载地址如下：

https://github.com/kaka-lin/object-detection

tiny-yolo：5-6fps，yolov3-0.9~fps（卡到死，最后崩了，直接死机），why？？？老黄不是说tiny-yolo可以跑到25fps吗？后来才知道需要用tensorRT加速。

看到这个表豁然开朗，意思就是直接跑tensorflow和pytorch的模型速度肯定是不行了，学习一波trt吧。

tensorflow使用trt的流程：训练模型得到.ckpt文件——>>冻结模型——>>.pb文件——>>转换文tensorRT模型，pytorch使用trt流程：训练模型——>>tensorRT模型，用到的包：tensorrt，uff，pycuda，前两个不用装，nano自带，装pycuda，直接pip3 install pycuda最终在setup这一步出错了。后来翻了很多资料终于装上了！！

在这里下载pycuda文件：https://pypi.org/project/pycuda/#files，然后extract

进入提取后的文件夹：open terminal

python3 configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda-10.0

su -c "make install"

这下可以研究怎么用tensorrt了。

表示博主也是刚刚上手nano，之前tx1,2很贵，不是学生党玩的，所以也还在学习阶段，如有大佬有更好地安装方法，求分享！！！

最近进展到这儿记录一波，后续有料再分享，也欢迎同道中人骚扰探讨！