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NVIDIA Jetson平台Torch安装指南及Jetson-Inference使用教程

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简介：
本指南详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上安装PyTorch的方法，并提供了Jetson-Inference库的基础使用教程，帮助开发者快速上手深度学习应用开发。 基于NVIDIA Jetson平台的Torch安装教程及Jetson-Inference使用是我最喜欢的部分之一。最近我一直在寻找适用于不同阶段的各种加速工具，而Jetson平台上的TensorRT则是在推理阶段非常实用的一种解决方案。我会在不久的将来专门写一篇总结文章来介绍各种不同的加速工具。 书中关于如何利用TensorRT的内容有些复杂，并且我在尝试安装时遇到了一些问题和挑战。在这里我想分享一下我最终成功完成安装的方法，希望能对其他人有所帮助。

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  • NVIDIA Jetson平台Torch安装指南及Jetson-Inference使用教程
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    本指南详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上安装PyTorch的方法，并提供了Jetson-Inference库的基础使用教程，帮助开发者快速上手深度学习应用开发。 基于NVIDIA Jetson平台的Torch安装教程及Jetson-Inference使用是我最喜欢的部分之一。最近我一直在寻找适用于不同阶段的各种加速工具，而Jetson平台上的TensorRT则是在推理阶段非常实用的一种解决方案。我会在不久的将来专门写一篇总结文章来介绍各种不同的加速工具。 书中关于如何利用TensorRT的内容有些复杂，并且我在尝试安装时遇到了一些问题和挑战。在这里我想分享一下我最终成功完成安装的方法，希望能对其他人有所帮助。
     
  • Jetson-Inference Hello AI World指南：利用TensorRT和NVIDIA Jetson进行部署详解
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    本指南深入讲解如何使用TensorRT与NVIDIA Jetson平台快速高效地部署AI模型，通过Hello AI World项目带领读者掌握关键步骤和技术要点。 欢迎使用我们的NVIDIA 推理和实时库指导手册。 此手册旨在帮助您将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上，通过图形优化、内核融合以及FP16 和 INT8精度提升性能与能效。 本指南适用于视觉任务如图像识别、物体检测及语义分割，并提供了从实时摄影机供稿进行流处理的示例。有关C++和Python库的详细参考文档，请参阅相应部分。 遵循教程，您可以在Jetson上运行推理和迁移学习，包括收集自己的数据集并训练模型。内容涵盖图像分类、对象检测及分割。 目录 - 目前支持Jetson 和 JetPack 4.4.1版本。 - 新增了对象检测教程！ - 查阅最新更新和新功能。 Hello AI World在Jetson上可以完全运行，包括使用TensorRT进行推理以及使用PyTorch进行学习。 Hello AI World的推理部分——编写自己的图像分类及物体识别应用代码并展示实时相机演示——可以在您的Jetson设备上大约两小时内完成或更短时间，而迁移学习则建议过夜执行以获得最佳效果。
     
  • NVIDIA Jetson-Inference: Hello AI World - SSD and Network Packages
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    NVIDIA Jetson-Inference项目提供了一个探索AI世界的平台，通过SSD和网络包功能，用户可以轻松实现目标检测与图像分类等任务。 Nvidia Jetson系列开发板是专为嵌入式人工智能和边缘计算设计的高性能平台，在机器人、无人机及智能物联网设备等领域有着广泛应用。Jetson Inference是NVIDIA提供的一套工具包，用于在Jetson平台上高效实现深度学习推理，并简化了模型部署过程，使开发者能够快速构建并运行各种AI应用。 本段落重点介绍Hello AI World Networks Packages中的SSD-MobileNet-v1模型。该模型针对目标检测任务进行了优化处理。SSD即Single Shot MultiBox Detector，是一种一阶段的目标检测算法，能够在一次预测中识别图像内的多个物体及其边界框，显著提升了检测速度。MobileNet-v1则是一款轻量级的卷积神经网络架构，在资源有限的设备上（如Jetson系列）表现出色。 MobileNet-v1的核心在于深度可分离卷积技术，它将传统的卷积分解为两个步骤：深度卷积和逐点卷积，大大降低了计算需求并减少了模型参数的数量。这使得该模型在保持高精度的同时，在内存和计算资源方面具有显著优势，非常适合嵌入式设备。 SSD-MobileNet-v1的结合意味着Jetson Inference中可以实现一个高效且实时的目标检测系统。它可以在视频流上运行，并识别图像中的物体（例如行人、车辆或动物等），为各种智能应用提供基础支持。这对于自动驾驶、监控系统以及无人机避障等领域具有重要意义。 为了使用SSD-MobileNet-v1模型，首先需要解压包含预训练权重和配置文件的压缩包。然后利用Jetson Inference提供的API加载模型并执行推理任务。这一过程通常包括模型加载、图像预处理、推理计算及结果可视化等步骤。 NVIDIA为Jetson Inference提供了详尽的文档和支持资源，帮助开发者快速上手，并深入了解如何调整网络参数以优化性能和适应特定硬件与应用场景的需求。此外，社区的支持也相当强大，许多开发人员会在论坛中分享他们的经验解决方案。 综上所述，SSD-MobileNet-v1模型为边缘计算设备带来了强大的目标检测能力，在嵌入式AI领域有着广泛的应用前景。掌握这项技术不仅能够拓展开发者在人工智能领域的创新空间，还能够让硬件爱好者探索更多可能性。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • NVIDIA Jetson Xavier 中文指南手册
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    《NVIDIA Jetson Xavier 中文指南手册》为开发者和工程师提供了详尽的操作指导与技术文档，帮助读者掌握Jetson Xavier的强大功能，适用于机器人、自动驾驶等AI项目。 我手动翻译了NVIDIA Jetson Xavier的中文指导手册，花费了几日时间。对于英语不太好的开发人员来说可以参考使用，但建议同时对照英文原版一起阅读以更好地理解内容。
     
  • NVIDIA Jetson Xavier NX 设计指南.pdf
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    本手册为开发者提供详尽指导，助力其利用NVIDIA Jetson Xavier NX模块进行高效嵌入式AI与机器学习系统的开发设计。 英伟达NX模组的设计手册官方很难下载。
     
  • Jetson Torch GPU版
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    Jetson Torch GPU版是一款专为人工智能应用设计的强大计算平台，集成了高性能GPU和优化的硬件架构，适用于边缘计算、机器学习等场景。 Jetson Torch GPU版本提供强大的计算能力，适用于各种深度学习和人工智能应用。此版本的GPU优化了性能，能够高效处理复杂的机器学习任务。
     
  • NVIDIA Jetson NX编解码全指南.docx
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    本文档为使用NVIDIA Jetson NX进行视频编解码提供全面指导，涵盖硬件特性、软件配置及实际操作案例，助力开发者高效利用Jetson NX的强大功能。 适合想要使用NVIDIA Jetson系列进行编解码编程的同学学习。
     
  • NVIDIA Jetson TX2 SPI编程
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    NVIDIA Jetson TX2 SPI编程 简介：本教程详细介绍在NVIDIA Jetson TX2平台上进行SPI（串行外设接口）编程的方法与技巧，涵盖硬件配置、软件开发及常见问题解决。 NVIDIA JETSON TX2 spi接口调试过程中，在J21接口进行spi收发对接，如果能收到数据且与代码内发送的数据一致，则表示接口调试成功。
     
  • jetson-inference项目的源代码
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    Jetson-Inference项目是NVIDIA开源的一个基于Jetson平台的深度学习应用库，包含多种神经网络模型和示例程序。 Jetson-inference是由NVIDIA公司开发的源代码项目，适用于搭配Jetson Nano自带GPU加速功能使用，非常适合低成本AI入门学习（如图像分类、物体识别、语义分割、姿态检测等）。直接通过代码仓库下载时可能会遇到无法完整下载或编译失败的问题。