Jetson Nano

前言 # 偶然发现了 torch2trt 的模型转换方案，思路是直接将pytorch op映射到TensorRT的python api. 在pytorch进行每个op　forward的时候，tensorrt也相应往network上添加op. 这里会先涉及torch2trt的使用，后面会补充这个转换工具的代码学习

写在前面 # 主要是需要在 jetson nano 上做模型转换，来记录下踩的坑。 目前有两条路径，一条是我们现有的转换路径，也就是 pytorch->onnx(->caffe)->trt 的路径。 在这条路径上踩了比较多的坑，最终暂时放弃，最直接的原因是 cudnn8.0 升级接口发生改动，编译 caffe 遇到较多问题。 这里其实仍然采用了两条平行的路径，一条是直接在 nano 上构建环境，另外一种是基于 docker（包括构建交叉编译环境用于加快编译速度）。