cuda在jetson nano的镜像是默认安装了的,已安装版本是: CUDA10.2,CUDNNv8,tensorRT,opencv4.1.1,python2,python3,tensorflow2.3,所以我们可以直接使用,不过oepncv的cuda库是没有的,需要我们进行安装,不过安装的方式和上一篇文章类似,不过是有些操作细节需要修改一下。 由于jetson nano上面已经自带了CUDA10.2,那么我们...
本节将配置系统所需的包,先配置cuda的环境变量, 填加PATH到.bashrc,具体路径,看自己cuda版本,在路径/usr/local下。 具体写适合自己的: vi ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export...
使用jetpack安装的jetson,自带了opencv,但是没有cuda加速的,输入opencv_version 使用jtop查看,可以确认自带的opencv是没用cuda的 卸载opencv,先查看有哪些包 pip3 list | grep opencv opencv-python 然后卸载掉python包以及lib库 pip3 uninstall opencv-python sudo apt purge libopencv* sudo apt autoremove sudo apt...
出现对应版本号即可,然后安装ccmake sudo apt-get install cmake-curses-gui 3.升级Eigen库,需要版本3.37才能进行CUDA编译 卸载之前的版本 sudo updatedb locate eigen3 定位eigen库 卸载 sudo rm -rf /usr/include/eigen3 /usr/lib/cmake/eigen3 /usr/share/doc/libeigen3-dev /usr/share/pkgconfig/eigen3...
图1. Jetson 上的 CUDA 升级路径 通过引入 CUDA 驱动程序升级(也称为 CUDA 兼容性包),这些升级成为可能,如图 2 所示。 此升级包主要包含 CUDA 驱动程序 (libcuda.so.*) 及其依赖项,使您能够访问每个季度 CUDA 版本附带的最新和最强大的 CUDA 功能。
明确了边缘IP和云IP地址。解决代理问题时，清除环境变量http_proxy、https_proxy、ftp_proxy、socks_proxy，执行sudo -E apt-get update。阅读NVIDIA Jetson的CUDA升级指南，确认Jetson Nano支持的CUDA版本为4.6.3。访问Jetson Download Center获取官方信息。通过CSDN博客指导，了解到Pytorch版本1.12.1是...
(原件)NVIDIA Jetson Orin Nano 超级开发者套件 GPUNVIDIA Ampere 架构,1,024 个 CUDA Cores,32 个 Tensor Cores,635 MHzNVIDIA Ampere 架构,1,024 个 CUDA Cores,32 个 Tensor Cores,1,020 MHz AI 性能40 INT8 TOPS (Sparse) 20 INT8 TOPS (Dense) 10 FP16 TFLOPs67 TOPS (稀疏) ...
Jetson Nano受到树莓派4的启发,是一个单板计算机,体积小,有可访问的GPIO引脚和常见的USB和显示输出。最重要的是GPU,这是一款基于Maxwell架构的128 CUDA核心GPU,可以用于运行机器学习算法。 板子的开放性和低成本促使许多开发人员拿起Nano将AI融入到他们的项目中。在本文中,我们将看一些来自网络的专注于将Nano作为计算...