jetson-inference????Github RepoGitHub - dusty-nv/jetson-inference: Hello AI World guide to d命
我是来自山区、朴实、不偷电瓶的AI算法工程师阿chai，给大家分享人工智能、自动驾驶、机器人、3D感知相关的知识嵌入式上PaddlePadlle开发环境的搭建与PC上稍有不同，Jetson Nano的处理器是Arm架构的，因为我们需要从新进行编译。GPU的加速在底层可以通过调用CUDA，因此inference的配置
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
前言Jetson是NVIDIA嵌入式计算平台的总称，定位是面向各类端用户的应用需求，根据大家算力，产品设计，外接传感器等需求，打造了不用技术规格的嵌入式计算平台，为各行业提供了低功耗高性能的AI解决方案。Jetson的优势：1.完善的软件工具和面向各领域AI落地的SDKNVIDIA为开发者提供了各种免费工具，比如CUDA, TensorRT，TAO工具套件，对大家不同的AI应用进行加速，满足大家不
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jun 24 15:38:48 2021@author: ledi"""import cv2def gstreamer_pipeline( capture_width=1280, capture_height=720, display_width=1280, display_height=720, framerate=60
https://www.cnblogs.com/cloudrivers/p/12110117.html sudo gnome-session-properties /usr/lib/vino/vino-server https://blog.csdn.net/LK007CX/article/deta
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2020-09-25 01:52:00
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Jetson Nano TX1 TX2 XavierThe Jetson line of embedded Linux AI and computer vi
注使用的是python2sudo -H pip install -U jetson-stats
本文是之前配置jetson nano时自己做的记录，发出来也是为了方便自己以后查看。没有为了发博客专门整理，有些地方也许会对别人不适用。本人在配置过程中也看了很多东西，有的有用，有的没用。整理的这些也是自己试过可以成功配置的方法，感兴趣的看下参考就好了。 1 硬件 拆散热器——>装网卡（天线看情况选装，无外壳先不
title: jetson nano环境配置
date: 2022-06-19 16:20:25
tags:
- jetson
categories:
- note
- jetson目录基本环境配置检查nvcc安装torch和vision（可忽略）jetson nao其他配置更新镜像源aptpipdocker安装pytorch和torchvisonminiforge包管理(选)miniforge
到最后，也没弄明白为什么jetson-stats-3.1.1不能运行，而jetson-stats-3.1.４能正常运行。
原创
2022-09-04 00:10:08
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连接Jetson Nano可以有多种方法，这里我们一一介绍一下。开始本章节前，请先参考上一章，烧写好镜像直接连接所谓直接连接，就是将Jetson Nano当做主机，连接HDMI屏幕，连接键盘和鼠标，然后直接操作。这个的话没有什么好说的。需要注意Jetson Nano的HDMI接口和DP接口只能接HDMI屏幕和DP屏幕，不能用转接线接其他接口的屏幕。至于为什么不可以，笔者也不清楚，反正收到多起反馈就
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2019-12-15 20:39:00
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JetPack4.4版本使用之前配置cuda的环境之后下载pycuda源码下载完之后解压进
nano 上安装 anacondanano install opencvnano install pytorchnano install opencv4.1
Jetson Nano烧录系统一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录
