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NVIDIA Jetson系列ARM版torch.whl包

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简介：
本资源提供NVIDIA Jetson平台专用的PyTorch预编译whl文件，支持多种Jetson硬件版本及Ubuntu系统，助力开发者快速部署深度学习应用。 torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

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  • NVIDIA Jetson系列ARM版torch.whl包
    优质
    本资源提供NVIDIA Jetson平台专用的PyTorch预编译whl文件，支持多种Jetson硬件版本及Ubuntu系统，助力开发者快速部署深度学习应用。 torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
     
  • NVIDIA Jetson PyTorch文件
    优质
    该文档提供了关于如何使用PyTorch框架在NVIDIA Jetson平台上进行深度学习开发的详细指南和教程。 nvidia jetson pytorch文件版本为torch-1.8.0a0+torchvision-0.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64。
     
  • NVIDIA Jetson TX2简介
    优质
    NVIDIA Jetson TX2是一款专为嵌入式AI系统设计的强大模块，搭载Pascal架构GPU及Denver CPU，支持深度学习与计算机视觉应用，适用于机器人、无人机等高性能计算需求场景。 详细介绍了NVIDIA TX2套件的基础和软件架构，总结得非常到位。
     
  • NVIDIA Jetson PyTorch 文件
    优质
    NVIDIA Jetson PyTorch文件提供了在Jetson平台上使用PyTorch进行深度学习开发的相关资料和教程。 nvidia jetson pytorch文件为torch-1.7.0a0+torchvision-0.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64。
     
  • NVIDIA Jetson PyTorch 文件
    优质
    该文件提供关于如何在 NVIDIA Jetson 平台上使用 PyTorch 的详细指南和教程，适用于开发者进行深度学习项目开发。 nvidia jetson pytorch文件版本为torch-1.13.0a0+torchvision-0.14.0-cp38-cp38m-linux_aarch64。
     
  • Nvidia Jetson开发版PaddleLite Python whl安装包编译版本
    优质
    本项目提供适用于NVIDIA Jetson开发板的PaddleLite Python whl文件的定制化编译版本，便于开发者在Jetson平台上快速部署与运行基于PaddlePaddle框架的应用程序。 Nvidia Jetson开发版编译的PaddleLite Python安装包whl版本为2.9。
     
  • NVIDIA Jetson TX2 SPI编程
    优质
    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。
     
  • 针对NVIDIA Jetson和NVIDIA DRIVE平台的MATLAB Coder扩展包：GPU Coder助力NVIDIA...
    优质
    该简介介绍的是MATLAB Coder的一个专门用于NVIDIA硬件平台（如Jetson和DRIVE）的扩展工具——GPU Coder。此工具使开发者能够高效地将算法转换为适用于NVIDIA GPU的优化代码，极大地促进了基于NVIDIA架构的人工智能、机器学习及自动驾驶项目的开发进程。 通过在NVIDIA Jetson和DRIVE平台的目标硬件板上构建和部署生成的代码，MATLAB Coder支持包能够自动将MATLAB算法和Simulink模型部署到嵌入式NVIDIA设备中。这使您能够在这些平台上远程通信并控制外围设备以进行原型制作。 结合使用GPU Coder时，您可以为深度学习、嵌入式视觉及自主系统生成优化的CUDA应用程序，并在Jetson和DRIVE等嵌入式NVIDIA平台上的实际硬件上部署它们。生成的应用程序会调用经过优化的NVIDIA CUDA库来提高性能。 此外，借助嵌入式编码器的支持，还可以进行软件在环（SIL）和处理器在环（PIL）仿真，以确保MATLAB算法的行为与预期相符。 GPU Coder支持多种Jetson平台设备，包括TK1、TX1、TX2、AGX Xavier、Nano及Xavier NX开发者套件。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
    优质
    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。