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Jetson Nano 能够运行 Torch 和 TorchVision。

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简介：
该套torch以及配套的vision库的获取过程相当繁琐，直接通过pip安装torch和torchvision可能会导致无法利用cuda加速，因此，英伟达官方网站提供了torch的whl包，但并未提供torchvision的对应版本。 此外，配套的vision库官方提供的安装方式是使用docker，然而我个人并不熟悉docker的使用方法。 在网络上进行搜索的过程中，我最终寻找到了一套针对arm架构的vision库版本，并且它似乎能够与英伟达官方提供的torch版本无缝兼容。 具体的torch版本号为1.10.0，而对应的vision版本号则为0.11.0。

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  • 适用于Jetson Nano的Torch和TorchVision
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    本项目为NVIDIA Jetson Nano平台优化了PyTorch及其视觉工具包TorchVision，提供高效深度学习与计算机视觉应用开发支持。 安装torch及其配套的vision组件遇到了一些问题。直接使用pip安装torch和torchvision会导致无法使用cuda的问题。英伟达官网提供了适用于torch的whl包，但没有提供对应的torchvision版本。官方推荐的是通过dockter进行安装，但这对于我来说有些复杂且难以操作。在网上搜索了一番后，找到了一个arm版本的vision组件，并发现它似乎可以与英伟达提供的torch（版本号1.10.0）配套使用。找到的这个vision组件的版本是0.11.0。
     
  • Jetson Nano上的PyTorch和TorchVision的whl文件
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    本文介绍了如何在Jetson Nano设备上获取并安装适用于PyTorch及TorchVision库的预编译.whl文件，便于开发者快速搭建深度学习环境。 Jetson Nano是由NVIDIA推出的一款高性能AI开发板，专为边缘计算及人工智能应用设计，并具备强大的计算能力。在这款设备上运行PyTorch和TorchVision可以方便地进行深度学习模型的训练与推理工作。 标题中提到的jetson nano的pytorch+torchvision whl文件是指专门为Jetson Nano定制、预编译好的Python二进制包，可以直接通过pip安装，避免了手动编译源代码的过程。由于官方可能不直接提供这些版本或者更新不够及时，因此寻找合适的whl文件对于开发者来说可能会花费较多时间和精力。 压缩包中的两个主要文件如下： 1. `torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`：这是PyTorch的二进制版本（v1.10.0），适用于Python 3.6和Linux aarch64架构，即ARM64。这意味着它可以在Jetson Nano上运行Python 3.6环境。 2. `torchvision-0.11.0a0+fa347eb-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`：这是TorchVision的预发布版本（v0.11.0），同样适用于Python 3.6和Linux aarch64架构。它通常与PyTorch配套使用，提供图像处理及计算机视觉模型。 为了在Jetson Nano上安装这些whl文件，请确保设备已安装Python 3.6并配置好pip环境，然后执行以下命令： ```bash pip install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip install torchvision-0.11.0a0+fa347eb-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 安装完成后，开发者可以利用PyTorch和TorchVision进行模型训练、优化及图像处理等任务。例如，加载预训练的ResNet模型以实现图像分类或使用DataLoader来读取自定义数据集并执行模型训练。 总之，这个压缩包为Jetson Nano用户提供了便捷安装途径，简化了在该平台上的深度学习环境搭建过程，并有助于开发者更高效地利用Jetson Nano进行AI项目开发。
     
  • 使用Jetson nano JP46OR45的torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip
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    这段内容描述了一个针对NVIDIA Jetson Nano设备优化的PyTorch库安装包，具体版本为1.10.0，适用于Python 3.6及以上的aarch64架构系统。 标题中的“使用Jetson nano jp46或jp45 torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip”表明这是一个针对NVIDIA Jetson Nano开发板的PyTorch安装包，其型号可能是jp46或jp45。PyTorch是流行的深度学习框架，它提供了强大的GPU加速功能，使得在硬件资源有限的设备上进行高效的机器学习和深度学习成为可能。版本号1.10.0表明这是较新发布的版本，包含了许多新的特性和优化。 描述中的“jetson nano jp46或jp45适用的NVIDIA官方提供的pytorch安装文件”意味着这个压缩包是专为Jetson Nano开发板设计和提供，确保了与硬件的高度兼容性。Jetson Nano是一款低功耗、高性能的嵌入式计算平台，常用于边缘计算和AI项目，尤其适用于需要实时推理的应用。 标签“jetsonpytorch”强调了该话题集中在使用PyTorch于Jetson Nano平台上进行开发。 压缩包内的文件名为“torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”，这是一个Python的Wheel文件，直接通过pip命令安装即可。这里的cp36代表Python 2.7或Python 3.x版本中的一个兼容性标签（对于此处指代的是Python 3.6），而linux_aarch64表明这个文件是为Linux系统的ARM架构64位处理器设计的，完美匹配Jetson Nano的硬件环境。 在Jetson Nano上安装此PyTorch版本的步骤如下： 1. 确保你的Jetson Nano已经配置了Python 3.6和pip。 2. 使用`pip install`命令来安装whl文件： ``` pip install pathtopytorch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 这里的“pathto”应替换为实际的文件路径。 3. 安装完成后，可以通过运行`python -c import torch; print(torch.__version__)`来验证PyTorch是否成功安装并确认其版本。 在Jetson Nano上使用PyTorch可以用于多种用途： - 建立和训练神经网络模型，如图像分类、物体检测以及自然语言处理等。 - 在边缘设备实现推理功能，减少对云端的依赖，并提高数据隐私性和响应速度。 - 教育和研究领域，由于Jetson Nano的价格相对较低且性能强大，适合初学者与研究人员搭建实验平台。 为了最大化利用Jetson Nano的GPU能力，在开发过程中可能需要了解CUDA编程以及CUDNN库。这些是NVIDIA提供的用于加速GPU计算的重要工具。PyTorch会自动使用这些资源以实现最佳性能表现。 此版本专为Jetson Nano设计，使开发者能够在有限硬件条件下进行高效的深度学习实践。
     
  • torch与torchvision
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    Torch和TorchVision是两个支持机器学习研究的强大Python库。Torch提供高效的数值计算框架，而TorchVision则专注于计算机视觉任务，包括图像变换、数据集加载等。两者均为深度学习研究提供了不可或缺的支持工具。 在现代计算机科学领域，深度学习已经成为推动人工智能发展的核心力量之一。PyTorch与TorchVision是Python编程语言中最受欢迎的深度学习框架之一，为研究人员和开发人员提供了强大的工具来构建、训练和优化复杂的神经网络模型。 PyTorch是由Facebook开发的一个开源机器学习库，基于Torch，并且具有Python的便利性。它采用动态计算图作为核心机制，在灵活性和调试方面超越了其他静态图框架。这种特性使得开发者可以在运行时构建和修改计算图，从而简化实验和调试过程。随着版本更新，PyTorch 1.4.0已经针对Python 3.7进行了优化，并支持aarch64架构（通常用于ARM处理器），这意味着它能够在多种硬件平台上执行任务，包括移动设备及嵌入式系统。 基于PyTorch，开发者可以利用TorchVision库来处理计算机视觉相关的任务。该库包含了大量预训练的卷积神经网络模型如AlexNet、VGG和ResNet等，并提供了常用图像数据集（例如CIFAR-10、CIFAR-100及ImageNet）的相关工具。此外，它还提供高效的数据加载器(DataLoader)，可以简化数据准备阶段的工作流程，而 torchvision.transforms 模块则包含各种必要的图像变换操作如缩放、裁剪和归一化等。 在实际应用中，PyTorch与TorchVision的结合使用可以帮助开发者快速搭建并训练用于图像识别、目标检测及语义分割等多种任务的模型。例如，在特定图像分类问题上，可以利用预训练的ResNet模型并通过迁移学习来微调该模型以适应新的应用场景。 安装方面，在Linux aarch64平台上可以通过pip工具安装PyTorch和TorchVision的相关whl文件（如 `torch-1.4.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl` 和 `torchvision-0.5.0a0+85b8fbf-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl`），确保这些文件与Python 3.7版本兼容，从而在特定硬件上运行深度学习项目。 总之，PyTorch和TorchVision的组合提供了一个强大而灵活的工作环境，在计算机视觉领域的研究和工业应用中发挥着重要作用。
     
  • 在Jetson NX等开发板上实现Torch和TorchVision的理想配置方案
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    本文介绍了在Jetson NX等开发板上配置Torch和TorchVision的最佳实践，旨在为开发者提供高效、稳定的深度学习环境搭建指南。 针对Jetson NX开发板上安装torch和torchvision的完美解决方案（基于Ubuntu18.04、CUDA 10.2、Python3.6及aarch64架构），提供了一套详细的步骤和指导，帮助开发者顺利完成环境配置与库文件安装。
     
  • YoloV4-ncnn-Jetson-Nano：在Jetson Nano上的YoloV4实现
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    本项目为基于Jetson Nano平台的YOLOv4模型优化实现，采用ncnn库进行轻量化部署，适用于资源受限环境下的实时目标检测。 YoloV4-ncnn-Jetson-Nano 是基于 ncnn 框架的 YoloV4 版本，专为 Jetson Nano 设备设计。 基准测试结果如下： | 模型 | 杰特逊纳米2015 MHz | RPi 4 64-OS 1950兆赫 | |----------------|----------------------|--------------------| | YoloV2（416x416） | 10.1帧/秒 | 3.0帧/秒 | | YoloV3（352x352）微小 | 17.7帧/秒 | 4.4 FPS | | YoloV4（416x416）微小 | 11.2 FPS | 3.4帧/秒 | | YoloV4（608x608）完整 | 0.7帧/秒 | 0.2帧/秒 | | YoloV5（640x640）小 | 4.0 FPS | 1.6帧/秒 | 为了运行该应用程序，您需要： - 安装腾讯 ncnn 框架。 - 安装 Code::Blocks。 （通过命令行 `$ sudo apt-get install codeblocks` 来安装）。
     
  • 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。
     
  • torch、torchvision、torchaudio的下载
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    本文章介绍了如何下载和安装PyTorch生态下的三个重要库：Torch、TorchVision以及Torchaudio，帮助开发者快速上手深度学习项目。 自动从指定页面下载torch, torchvision, torchaudio： 使用方法：script.sh [选项] -c : CUDA 版本（默认为cu116） -p : Python版本（默认为cp39） -v : torch版本（默认为1.12.0） -t : torchvision版本（默认为0.13.1） -a : torchaudio版本（默认为0.13.1） -o : 操作系统类型（默认为linux） -s : 架构类型（默认为x86_64）
     
  • 关于torch和torchvision的轮子文件
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    本文档旨在提供对PyTorch及其视觉扩展库torchvision中使用的“wheel files”（.whl文件）的全面介绍。这些预编译文件简化了安装流程，支持快速部署深度学习项目。 适配：Win10系统使用CUDA 11.0、Python 3.9版本以及torch为1.7.1和torchvision为0.8.2的环境配置中，首先将whl文件下载至桌面，并激活相应的虚拟环境后，通过cd命令切换到桌面路径下。然后利用pip install 文件名.whl 命令进行安装操作。此方法会自动检测并移除旧版本的torch，方便快捷，推荐使用这种方法来完成安装。
     
  • Qt-5.15.2-for-Jetson-Nano
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    本资源为适用于Jetson Nano开发板的Qt框架版本5.15.2，提供图形界面编程工具及库支持，便于开发者在嵌入式系统上构建高效应用。 Jetson Nano 使用 Jetpack 4.6.1 版本进行编译 Qt5.15.2（带 xcb 和 opengl 支持），qml 可用。在板子上编译大约需要六小时，期间可能会遇到各种问题，试错成本较高。如果有需求的小伙伴想要避免自行编译带来的麻烦和时间浪费，可以考虑直接使用已编译好的版本。