由于nano的arm64架构，所以用它进行深度学习配置部署时会与用普通电脑（x86）有所不同:x86架构x86架构是最常用的计算机架构之一，它是基于英特尔的8086处理器所设计的，后来又逐渐发展成x86-64架构，支持64位处理。x86架构主要用于个人计算机和服务器，它具有广泛的软件支持，流行的操作系统如Windows和Linux都可以在x86架构上运行。x86架构的处理器运行速度较快，但功耗较高
jetson-inference????Github RepoGitHub - dusty-nv/jetson-inference: Hello AI World guide to d命
原创
2023-01-03 18:52:57
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之前两篇关于Jetson Nano的文章中，还有一个重要特色没有展示，即深度学习推理。尽管我还有TX1和TX2可用，这次依旧用Nano来演示。毕竟 @NVIDIA英伟达 给我这块Nano来评测，这篇文章仍算是评测的一部分。当然，下面的内容也适用于TX1、TX2乃至Xavier。这次将展示如何在ROS中使用TensorRT来做实时目标检测与多目标追踪，以及可以在Nano上实时运行的人体
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2024-08-27 17:21:27
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jetson nano 配置pytorch和torchvision环境+tensorrt模型转换+Deepstream部署yolov5（亲测可用） 文章目录前言yolov5是什么？环境1.所需硬件2.软件环境步骤一、烧录Jetpack 4.5.1镜像二、安装Deepstream 5.1三、安装torch环境四、将Pytorch模型转化为wts文件五、将wts文件转换为tensorrt 模型六、编译
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2024-04-17 14:47:36
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文章目录前言一、安装PyTorch1. 安装文件下载2. 文件远程传输3. SSH远程连接XshellPuttyWindows Terminal4. 安装必要环境5. 补充二、安装Torchvision1. 安装必要环境库2. 下载Torchvision3. 安装三、验证总结 前言Jetson nano不是x86架构而是ARM aarch64 架构，因此pytorch官网下载的包无法在Jetso
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2023-11-09 11:12:09
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本博客的目的是指导用户创建具有性能优化的自定义对象检测模型，以在NVidia Jetson Nano上使用。文章目录：所需材料创建一个自定义数据集预处理打标创建 TFRecordsCNN训练模型Jetson Nano上安装树莓派摄像头结论所需材料：TensorFlowOpenCV的Jupyter笔记本Jetson Nano开发人员套件树莓派V2摄像头Python选择标准我们选择Python作为开发
搬砖是真的难受。。。。可是 我菜我快乐啊哈哈哈，博主前两天和老师说了说，能不能用我自己的nano做一个人脸识别(确认是主人)+手势识别(给小车提供命令)，然后stm32+2640(避障+路线规划)+声源(唤醒小车)这个东西能不能做为自己的毕业设计，老师说没问题，于是乎博主就开始搞怪啊哈哈哈，还是想唠叨几句，博主在9月份有的这个想法，然后各种碰壁各种头大，毕竟没有人给自己指路，自己摸索来还是很难受的
调用摄像头识别：Jetson na
原创
2023-01-03 18:53:07
210阅读
1、 ，把系统烧录至SD卡后进入系统中依次完成：语言选择、键盘布局选择、WIFI连接、地区选择、用户设置、内存设置（0或者留空）。 2、 进入系统设置完成语言的完整下载以及等待系统完成更新、设置系统休眠为从不，最后重启系统。 3、 安装中文输入法： 输入：sudo apt-get install ibus-pinyin 下载输入法 重启ibus-setup 进入配置界面 选择Intelligent
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2023-10-24 06:54:50
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目录前言一、YOLOv8模型训练1. 项目的克隆和必要的环境依赖1.1 项目的克隆1.2 项目代码结构整体介绍1.3 环境安装2. 数据集和预训练权重的准备2.1 数据集2.2 预训练权重准备3. 训练模型3.1 修改数据配置文件3.2 修改模型配置文件3.3 训练模型3.4 推理测试二、YOLOv8模型部署1. 源码下载2. 环境配置2.1 trtexec环境变量设置3. ONNX导出3.1
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2024-08-08 10:10:26
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文章目录ffmpegnginxnginx自启动附录 ffmpeg下载ffmpeg(https://launchpad.net/ubuntu/+source/ffmpeg/7:4.3.2-0+deb11u2ubuntu1)wget http://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.3.tar.gz解压ffmpegtar -zxvf ffmpeg-4.3.tar.gz
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2024-05-07 20:44:08
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说在前面搞了一下Jetson nano和YOLOv5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供自己备忘。事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝
文章目录安装部署系统配置开发环境检查配置检查python检查TensorRT检查CUDA检查CuDNN检查OpenCV安装配置拼音输入法删除LibreOffice开发环境搭建pip安装和配置TensorFlow安装和配置设置交换区Python虚拟环境安装及配置jtop安装OpenCV编译安装其他 安装部署首先根据NVIDIA官网的指南就很容易知道如何安装Jetson Nano了。大致也就如下几步：
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2024-05-14 10:41:18
249阅读
jetson nano b01使用准备镜像烧录不同的第三方载板有不同的烧录方案，使用的为米文动力的载板，安装的为jetpac4.6版本系统，按照官方文档进行烧录。 迁移系统到SSD开发板自带的16GB的内存比较小，在安装SSD后可将系统迁移至SSD中，参考先把nvme硬盘分区为Ext4，使用disks程序，找到安装好的SSD盘，右上角点击格式化硬盘为GPT格式，格式化后点击容量显示的左下角的加号，
上一篇已经确定要使用pytorch的深度学习框架，作为不是太懂的我在网上四处搜寻资料，东平西凑的觉得把重要的东西给拿过来了，哈哈。1、pytorch版本问题1.1 、首先我就搞糊涂了pytorch与torch什么关系呢？ 先上图 其实和我一开始想的一样，简而言之，pytorch是torch的python版本，哈哈（当然底层写的的不一样还有模型上的区别，等等） 1.2、jetson Nano的环境和
一、写在前面 第四部分承接第三部分，这个部分不是必要的，请根据自己的需要选择是否安装两个流行的深度学习框架。Jetson系列可以说是高端的边缘AI设备，十分适合用于深度学习。然而，NVIDIA通过Jetpack提供的OS和SDK只包括CUDA、cuDNN、OpenCV三个常用的库，没有包含TensorFlow和PyTorch的CPU和GPU版本。本部分介绍virtualenv、tenso
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2023-11-21 22:19:39
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关于CUDA的环境变量导入jetson nano是原装了CUDA的，但是需要用户导入环境变量（导入相关的路径）才可以使用，只有环境变量导入成功后，方可在命令行使用 nvcc -V
在命令行输入 sudo gedit ~/.bashrc
(类似于文本编辑器，需要连接显示器，如果没有显示器，需要自行百度vim的方法来添加环境变量)
在最后添加这三行 （注意，输入变量时，是usr，不是user，linu
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2024-04-17 21:04:03
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可选择在NX上创建新python环境进行安装，避免和其他工程环境发生冲突，具体虚拟环境操作步骤可见Python创建虚拟环境。 下面就开始安装pytorch的愉快之旅吧！1. 安装相关依赖环境# 先把能更新的都更新了
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# 装上我们需要的环境包
# 最好使用pip3，不然出错了不好排查
sudo apt-get inst
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2024-06-09 01:28:48
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1. 简介-什么是VNCVNC（虚拟网络计算）使您能够通过查看另一台计算机上的开发人员工具包的桌面并与之交互，从同一网络上的另一台计算机控制您的Jetson开发人员工具包。要了解有关VNC的更多信息，请单击此处。注： 您的Jetson开发工具包和其他计算机必须在同一网络上。需要相当快的网络连接。较慢的连接将降低桌面交互体验。2. 在Jetson开发工具包上安装VNC服务器每次登录时启用VNC服务器
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2024-06-26 16:40:58
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文章目录一、VMware16虚拟机安装二、安装VMware Tools三、SDKManager系统烧录 NVIDIA在2019年NVIDIA GPU技术大会（GTC）上发布了Jetson Nano开发套件，这是一款售价99美元的计算机，现在可供嵌入式设计人员，研究人员和DIY制造商使用，在紧凑，易用的平台上提供现代AI的强大功能。完整的软件可编程性。Jetson Nano采用四核64位ARM C
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2024-03-20 19:48:56
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