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
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【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
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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目录前言1. 源码下载2. 环境配置2.1 Jtop(option)2.1.1 配置pip2.1.2 安装jtop2.1.3 使用jtop2.2 源码配置说明3. 运行3.1 .pt转.wts3.2 build3.3 run4. 结语5. 下载链接6. 参考 前言给大家安利的第一个仓库是tensorrtx。该仓库通过TensorRT的Layer API完成模型的构建工作，自定义权重加载并通过Te
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2024-06-05 04:16:17
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Jetson Orin Docker安装是一个涉及多个步骤的过程，适合希望在NVIDIA Jetson Orin设备上运行容器化应用的开发者。接下来的内容将详尽讲解整个安装过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确认我们的硬件和软件环境是否符合要求。
**软硬件要求**
| 项目 | 版本
文章目录前言一、配置YOLOv5检测环境并进行检测1、下载YOLOv52、配置环境2、运行检测二、配置YOLOV5导出engine模型1.直接运行export.py，缺什么补什么2.缺onnx3.再次导出engine模型4.检测engine模型三、C++调用tensorrt加速1.了解目前主要的加速方法2.用wts转engine方法1. 下载到板子上2. 在我们的yolo路径下，利用他的gen-w
在jetson设备上使用以下命令可以查看系统的l4t的版本号：head -n 1 /etc/nv_tegra_releasenvidia@nvidia-desktop:~$ head -n 1 /etc/nv_tegra_release
# R32 (release), REVISION: 6.1, GCID: 27863751, BOARD: t210ref, EABI: aarch64, DA
刚在Jetson nano上面配置好了tensorflow，盘点一下我个人遇到的一些坑点，希望能够帮助大家少走弯路注意事项1）操作系统镜像刚烧进去开机时选择语言一定要全部选成英文，如果选中文可能会因此出现“build wheel error”之类的问题。 2）尽量使用jetson nano提供的下载源，不要去做没必要的换源。如果某个包真的需要换源才能下载，建议只在下载那个包的适合换源。 3）在下载
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2024-09-30 13:02:51
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@英伟达Jetson Orin NX 开发板上市有一段时间了，其中16G套件能提供100TOPS算力，性能是上一代Jetson Xavier NX 的 5 倍。其启动系统安装于之前Jetpack SD 烧录完全不同，在这里做一个简单系统安装的介绍，希望能帮助有需要的朋友Jetson Orin NX开发板安装启动系统硬件准备除了开发板，这一代支持使用NVMe固态硬盘作为存储介质，一般代理商会提供一条
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
20201107 更新，因为实验室机器需要重装，已经将在centos8下进行了这部分工作，具体内容请参考《Centos8安装显卡驱动并通过docker部署深度学习环境》，本篇文章不再进行维护.2020/07/02 -引言实验室的深度学习服务器的环境，因为一直是公用的，各种库总是被人搞得乱七八糟；因为机器上很多个版本的python，我也不知道具体该怎么弄。现在的情况，说是给按照给学生分配jupyte
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2024-05-29 20:45:55
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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
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2023-08-25 22:14:18
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按理来说这一部分的安装应该没有任何难度，SDK Manager里勾选安装即可，然而我偏偏遇到了很多问题。汇总一下踩到的雷和解决方案。报错1：存在不止一个 NVIDIA Jetson 设备连接 这一步刚开始安装没多久，就弹出弹窗——SDK Manage
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2023-12-19 09:05:33
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文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装 一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下
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2024-04-26 13:39:09
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第一步： 准备软件① 准备Ubuntu16/18系统(20不支持)② NVIDIA的jetpack下载网址下载SDK Manager：https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/jetpack③ 安装SDK Managersudo dpkg -i sdkmanager_1.5.0-7774_amd64.deb
# 报错找不到依赖文件，执行如下命令
sud
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2023-12-15 21:15:11
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# 使用 Jetson Docker 的初学者指南
## 目录
1. 介绍
2. 流程
3. 步骤详解
4. 代码示例
5. 结论
## 1. 介绍
在现代深度学习和人工智能应用开发中，NVIDIA 的 Jetson 硬件平台因其高性能和低功耗而备受关注。Docker 是一个开源的容器化平台，能够简化软件的交付和部署。将这两者结合，可以加速开发，并提供一个一致的环境配置。
## 2. 流
目录前言1. What、Why and How1.1 What1.2 Why1.3 How2. tensorRT2.1 什么是tensorRT？2.2 tensorRT特性2.3 tensorRT工作流程 4.1 Protobuf4.1.1 Protobuf简介4.1.2 基本使用流程4.2 ONNX4.2.1 概念4.2.2 组成5. Jetson nano6. 结语7. 下载链接8. 参考
