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在Jetson NX等开发板上实现Torch和TorchVision的理想配置方案

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Jetson NX上ONNXRuntime的配置
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    本文章介绍了如何在NVIDIA Jetson NX开发板上搭建和配置ONNX Runtime环境的过程，包括所需软件安装及优化建议。 ONNX Runtime GPU版本1.6.0适用于Python 3.6的Linux aarch64架构的安装包，可以从官方文档获取更多信息。
     
  • 英伟达Jetson系列开发板的Torch环境配置指南：涵盖Nano、TX2、NX、Xavier、Orin等型号
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    本指南详细介绍了如何在英伟达Jetson系列（包括Nano、TX2、NX、Xavier及Orin）各型号开发板上搭建和优化Torch运行环境，助您轻松启动AI项目。 英伟达Jetson系列开发板（包括Nano、Tx2、Nx、Xavier、Orin等）的Torch环境配置教程适合初学者使用。按照步骤操作可以确保一次成功，帮助入门者快速掌握Torch深度学习框架的环境配置过程。
     
  • 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 Xavier NX开发板图纸
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    本资料详尽展示了Jetson Xavier NX开发板的内部结构和外部连接设计，适合硬件工程师和技术爱好者进行研究与学习。 Jetson Xavier NX载板原理图的最新版本提供了详细的电路设计信息。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 官方为Jetson JetPack 5.1.x定制的torch-2.1.0及torchvision-0.16.2预编译版本...
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    这段简介是针对开发人员和研究人员设计的，介绍了NVIDIA专门为Jetson平台上的PyTorch库JetPack 5.1.x版本提供的优化版torch-2.1.0和torchvision-0.16.2的预编译包。 无需编译！一键安装！ 专为NVIDIA Jetson系列（包括Orin Nano、Xavier NX、AGX Orin等）优化的PyTorch及Torchvision预编译whl包，完美适配JetPack 5.1.x。 ### 核心优势 - 开箱即用：彻底解决Jetson平台源码编译耗时和依赖冲突等问题，使用pip install可在几秒钟内完成部署。 - 版本精准匹配：与Torch官方2.1.0及TorchVision 0.16.2版本严格对齐，并兼容Python 3.8。 ### 适用场景 - 边缘计算设备AI模型部署 - 嵌入式计算机视觉项目 ### 资源内容 - torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl - torchvision-0.16.2+c6f3977-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
     
  • UG NX二次开发（C#）- 模板配置教学视频
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    本教程视频专注于UG NX软件的二次开发技术，采用C#编程语言讲解如何实现模板配置。适合希望深入学习和应用UG NX高级功能的专业人士和技术爱好者观看。 这段文字描述了UG NX二次开发中的NXOpen（C#）环境配置过程，其中特别强调了在配置开发模板时的关键步骤。视频详细介绍了如何使用VS2017与NX进行开发环境的搭建。
     
  • 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）。