为啥这里就不用就能直接安装，我现在发现，jetpack里面是包含了cuda和cudnn了 就两步： 1. 安装jetpack包 2.安装zed sdk jetpack是什么？https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/introduction/index.html 可以把Jetpack理解为我们的系统镜像，里面包含了linux
sudo apt update
sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testreso
一、刷机预装组件版本检查此处刷机版本为Jetpack4.4.0驱动版本：head -n 1 /etc/nv_tegra_release内核版本：uname -r操作系统：lsb_release -i -r CUDA版本：nvcc -V或者输入：cat /usr/local/cuda/version.txtcuDNN版本：dpkg -l libcudnn8opencv版本：dpkg -l libop
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2024-10-15 21:10:36
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# 在Jetson上安装PyTorch GPU的指南
Jetson是NVIDIA推出的一系列边缘计算平台，特别适合深度学习应用。想要在Jetson平台上安装PyTorch以利用GPU进行高效训练，我们需要遵循一些步骤。本文将详细介绍如何在Jetson上安装PyTorch GPU，包括具体命令和注释。
## 安装流程概述
为了方便你理解整个安装过程，下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 |
原创
2024-10-15 05:37:27
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一、运行YOLO v31、YOLO介绍2、检查CUDA3、检查OpenCV4、检查cuDNN5、安装YOLO v36、YOLO的常用命令(1) 单张测试命令(2) 多张测试命令(3) 改变阈值(4) 实时摄像头(5) 本地视频检测(6)在预训练的模型上继续训练二、运行TensorRT1、TensorRT介绍三、运行TensorFlow1、TensorFlow简介2、安装TensorFlow 一、
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2024-04-17 16:11:38
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1、安装opencv我用的方法与ubuntu下利用源码安装opencv的方式是一样的。1.1 清除旧版本首先完全卸载刷机时刷如的自带的opencv旧版本，以便更好地安装opencv3.4.0版本sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt autoremove
sudo apt-get update1.2 安装cmake以及依赖库sudo apt-get
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2024-07-23 07:24:58
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Jetson系列是Arm设备，而PaddlePaddle的whl文件不支持Arm设备，所以只能通过源码编译安装，以下是gpu版本安装记录。直接下载：一、环境准备设备：Nvidia Jetson Agx XavierLinux版本：Ubuntu18.04Jetpack4.6.1首先，确保Jetson设备安
Jetson Nano PaddlePaddle 环境配置 及 PaddleHub—OCR测试 文章目录一.软硬件版本二.安装NCLL2三.安装Paddlepaddle-gpu四.测试五.pip安装方式whl包下载资源六.PaddleHub 安装/测试六.参考文档7.有待解决... 一.软硬件版本Jetson Nano 4G JP 4.4.1 CUDA 10.2 CUDNN 8.0 TensorR
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2023-09-27 17:30:57
335阅读
【开箱、组装】略去系统安装过程选用的是在Nvidia官网上预先调配好的ainano的软件包，这个软件包很特殊，需要你在https://www.nvidia.cn/deep-learning-ai/education/这个网站上注册账号并且进入使用Jetson Nano开发AI应用课程（免费），在课程的Setting up your Jetson Nano中可以找到这个镜像。
至于为什么要用这
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2024-05-31 05:46:18
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安装新版本，风险大，很多情况是未知的，会出现很多错误，库找不到，下载问题，版本匹配问题 解决方法: 复制错误信息或描述问题，网上搜。 如果折腾后还不行， 可用稳定的低版本，或用docker容器方式安装详细视频 见B站，或百家号等 同名视频1.下载BSP镜像 https:/
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2024-02-04 11:45:43
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# 在Jetson上安装Docker的完整指南
## 引言
安装Docker是许多开发者在其项目中不可或缺的一步，因为Docker提供了方便的容器化解决方案。对于刚入行的小白来说，可能会觉得整个过程有些复杂。本文将为你提供详细的步骤，帮助你在NVIDIA Jetson设备上安装Docker，并确保你能理解每一步的意义。
## 安装流程
为了清晰地描述整个安装过程，以下是简要的步骤表格：
原创
2024-09-24 07:23:35
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经过大量踩坑，刷机得以完成。于是记录一下遇到的问题和解决方案。Jetson TX2 出厂已自带 Ubuntu 16.04 系统，可以直接启动。但是选择刷机是可以更新到最新的 JetPack L4T，并自动安装最新的驱动，CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT。建议单独使用Ubuntu进行操作。一、硬件准备pc机（Ubuntu 16.04/操作系统在VM模拟） NVIDIA JET
Nano 主板上配置yoloV5环境执行推理报错：已解决错误：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device解决方案： 将cuda10.2 升级到 cuda11Jetson nano 可用作通用 Linux 驱动的计算机，得益于其 GPU 加速处理器，该计算机
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2023-12-15 18:20:40
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最近在使用JETSON NANO开发板，然而我只有笔记本，没有显示器，这却是一个难题。经过查阅资料，可以通过VNC用笔记本操控JETSON NANO。1，设置网络首先需要一根网线，将开发板和笔记本连接起来。 之后，打开：控制面板——>网络和Internet——>网络和共享中心——>更改适配器设置——>WLAN——>属性——>共享 [1]。 把“允许其他网络用户通
# 在 Jetson Nano 上安装 PyTorch GPU 的步骤指南
在使用 Jetson Nano 进行深度学习开发时，安装 PyTorch 是一项基本且重要的任务。本文将帮助您逐步完成在 Jetson Nano 上安装 PyTorch GPU 的过程。以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 更新 Jetson Nano 系
手把手教你 JETSON XAVIER NX 刷机，安装Ubuntu系统与环境包需求：装有Linux系统的电脑一台或者Windows系统电脑一台，Windows下需要安装虚拟机。一、Windows安装虚拟机(Linux系统的小伙伴请自动跳过这一步) 1.下载VMware虚拟机，https://www.vmware.com/cn.html 点击这里下载，注意：没有账号必须先注册才能下载。 2.下载好
最近要用到jetson tx2，但之前也完全没有接触过。边用边学，这篇文章就是向新手介绍下jetson tx2刚入手的一些事项(适合纯小白~)。一、TX2初认识开发板全称：Nvidia Jetson tx2(本文简称为tx2)开发板照片：功能描述： TX2是英伟达公司主要研发的AI边缘计算设备，功能强大，很适合作为边缘设备的开发平台，可以在上面部署诸如图像处理等等任务。不再赘述，详见官网详
目录一、配置conda环境二、下载谷歌拼音包1、更换apt为国内镜像源2、安装谷歌拼音包一、配置conda环境1、记住一定要下archiconda，千万不要下anaconda，博主的开发板是aarch64的ubuntu18.04版本，下了n次anaconda，一直会报错“行 408 非法指令。。。”的问题。archiconda下载地址 首先，通过cd 转到ar
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2024-07-23 13:05:33
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英伟达NVIDIA Jetson 系列 Xavier、TX2等系统换源寻找合适的源更改APT配置文件 Jetson系列像Xavier、TX2等产品刷机过后默认的软件更新源是主服务器的源，更新的时候相当的慢，在X86的机器上可以通过界面的方式换源，点击设置然后选择Software & Update在Download From里面选择合适的源，但是在Xavier、TX2这些arm平台上就行
TensorRT介绍TensorRT是一种高性能的神经网络推理优化器和运行时推理引擎，应用于项目落地部署。首先需要有训练好的模型，然后经过TensorRT优化器的优化处理，利用TensorRT Runtime Engine进行落地部署。TensorRT是用于优化训练后的深度学习模型，以实现高性能推理的SDK
TensorRT包含用于训练后的深度学习模型的深度学习推理优化器，以及用于执行的runtm
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2024-04-25 14:59:16
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