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Autonomous RC Car Racing: 使用Nvidia Jetson Nano Board和Pytorch进行比赛训练...

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简介：
本项目利用Nvidia Jetson Nano板与PyTorch框架，开发自主控制的遥控赛车系统，通过机器学习技术优化赛道表现，实现高效精准的比赛训练。 自主遥控赛车 使用Nvidia Jetson Nano Board和Pytorch为比赛训练自动遥控车。 2.2 图形驱动程序安装 2.3 系统配置 2.3.1 功能 2.3.2 安装 开始您的自动驾驶之旅 1. 校准 1.1 配置文件 1.2 油门校准 1.3 转向校准 1.4 精细调整和测试校准 2. 数据收集 2.1 使用Web控制器驱动 2.1.1 功能 2.1.2 键盘快捷键 2.2 使用物理操纵杆控制器进行驾驶 2.2.1 功能 2.2.2 启动程序进行数据收集 2.2.3 数据收集程序 2.2.4 提示 3. 模型训练 3.1 将数据从RC-Car传输到主机PC 3.2 开始训练模型 3.3 复制模型回RC-Car 3.4 加速模型 4. 模型测试 笔记： 其他有用的教程 编码语言： Python3 深度学习框架： PyTorch 1.6 车载计算机： Jetson Nano B

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  • Autonomous RC Car Racing: 使用Nvidia Jetson Nano Board和Pytorch进行比赛训练...
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    本项目利用Nvidia Jetson Nano板与PyTorch框架，开发自主控制的遥控赛车系统，通过机器学习技术优化赛道表现，实现高效精准的比赛训练。 自主遥控赛车 使用Nvidia Jetson Nano Board和Pytorch为比赛训练自动遥控车。 2.2 图形驱动程序安装 2.3 系统配置 2.3.1 功能 2.3.2 安装 开始您的自动驾驶之旅 1. 校准 1.1 配置文件 1.2 油门校准 1.3 转向校准 1.4 精细调整和测试校准 2. 数据收集 2.1 使用Web控制器驱动 2.1.1 功能 2.1.2 键盘快捷键 2.2 使用物理操纵杆控制器进行驾驶 2.2.1 功能 2.2.2 启动程序进行数据收集 2.2.3 数据收集程序 2.2.4 提示 3. 模型训练 3.1 将数据从RC-Car传输到主机PC 3.2 开始训练模型 3.3 复制模型回RC-Car 3.4 加速模型 4. 模型测试 笔记： 其他有用的教程 编码语言： Python3 深度学习框架： PyTorch 1.6 车载计算机： Jetson Nano B
     
  • 利用NVIDIA Jetson和ROS进行深度学习：将预训练的神经网络部署至NVIDIA Jetson硬件并...
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    本教程介绍如何在NVIDIA Jetson平台上使用ROS部署预训练的神经网络，实现深度学习应用。适合机器人开发者进阶学习。 这段文字描述了 MATLAB 和 Simulink Robotics Arena 视频“使用 NVIDIA Jetson 和 ROS 进行深度学习”的示例文件的内容。该示例展示了如何将预训练的神经网络从 MATLAB 部署到 Jetson，并在手写的 C++ ROS 节点中利用生成的库。下载相关文件后，请查阅 README 文档以获取关键设置信息。
     
  • NVIDIA Jetson PyTorch文件
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    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 PyTorch 文件
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    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。
     
  • 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。
     
  • 使用PyTorch进行ImageNet分类训练的方法
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    本篇文章介绍了利用PyTorch框架针对大规模图像识别数据集ImageNet开展高效分类模型训练的具体方法和实践经验。 今天为大家分享一篇关于使用PyTorch训练ImageNet分类的文章，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 使用PyTorch加载预训练模型进行推理
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    本教程详细介绍如何利用PyTorch框架加载并使用预训练模型执行高效的推断任务，适用于希望快速部署深度学习应用的研究者和开发者。 今天给大家分享一篇关于如何使用PyTorch加载训练好的模型进行推理的文章，内容具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟着看看吧。