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这一次收到了Jrtson Orin NX, 可以进行部署了。上一次在nano上的失败经验

Jetson nano配置Docker和torch运行环境_jetson docker-CSDN博客

本次的目的是配置cuda-torch-python38环境离机运行策略。

Jetson Orin NX SUPER

1. 烧录镜像

参考链接在ubuntu系统中安装sdk manager:

Install Jetson Software with SDK Manager — SDK ManagerSDK Manager | NVIDIA Developer

我使用的是亚博智能的套件,使用nvme ssd,烧录前使用跳针短接2,3引脚,连接电源并使用type-C数据线连接到ubuntu系统。

 查看Jetson的文档,确认目前需要使用的版本型号:

PyTorch for Jetson - Announcements - NVIDIA Developer Forums

 参考以下链接烧录镜像,选择 JetPack 5系列
Install Jetson Software with SDK Manager — SDK Manager

 

等待烧录,这个过程很久。如果遇到烧录error,可以尝试跟换数据线插口。

2. 安装jtop测试组件

sudo apt update && sudo apt upgradesudo apt install python3-pip -ysudo pip3 install -U jetson-stats

3. 安装miniconda

参考Setting Up Conda on Jetson Orin Nano - Help Docs for Errors/Issues on Nvidia Jetson Dev Boards

创建一个python3.8的环境并进入。

4. 安装torch组件

下载

  • JetPack 5.1 (L4T R35.2.1) / JetPack 5.1.1 (L4T R35.3.1) / JetPack 5.1.2 (L4T R35.4.1)
    • Python 3.8 - torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

PyTorch for Jetson - Announcements - NVIDIA Developer Forums

参考以下安装:

Installing PyTorch for Jetson Platform - NVIDIA Docs

export TORCH_INSTALL=torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
python3 -m pip install --upgrade pip; python3 -m pip install numpy==’1.26.1’; python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL

验证:

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

5. 设置IP并发送文件

将IP设置为192.168.123.xxx

scp -r lowlevel blamlight@192.168.0.146:/home/blamlight/

图暂时懒得补了,先发着

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