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4.TensorRTに変換

学習したPytorchモデルをTensorRTモデルに変換します。
TensorRTはNVIDIA社が提供するGPUに特化したDeep Learning用のフレームワークです。
メモリ使用率や実行効率の最適化がおこなわれるため、特にJetson Nano 2GBでは動作に必須といえる最適化になります。

TensorRTに変換(03_live_demo_resnet18_build_trt_JP.ipynb)

Jupyter上で、~/Notebooks/collision_avoidance/03_live_demo_resnet18_build_trt_JP.ipynbを開きます。

Jupyterを最後まで実行すると、TensorRT用のモデルが作成されます。