jetson nano学习(5)
时间: 2023-12-07 18:02:38 浏览: 33
Jetson Nano是一款基于ARM aarch64架构的开发板,与x86架构有一定区别。因此,无法直接使用从PyTorch官网下载的包。为了在Jetson Nano上使用PyTorch,你可以通过FileZilla等工具进行远程连接,并将下载好的whl文件传输到指定的文件夹,例如~/Downloads文件夹。接下来,你可以使用SSH远程连接到Jetson Nano,然后在其上运行快速面罩识别等深度学习模型,如Linzaer的面部检测器和Paddle Lite的遮罩检测。
相关问题
yolo5学习笔记 jetson nano
对于在Jetson Nano上学习YOLOv5的笔记,这里有一些基本步骤和注意事项:
1. 安装JetPack:首先,确保在Jetson Nano上安装了最新的JetPack软件包,它包含了必要的驱动程序和库。
2. 安装依赖项:为了运行YOLOv5,您需要安装一些依赖项,包括PyTorch、NumPy、OpenCV等。您可以使用pip或conda来安装它们。
3. 下载YOLOv5:从YOLOv5的官方GitHub存储库中下载源代码。您可以使用git clone命令来获取整个存储库。
4. 配置模型:根据您的需求选择适当的YOLOv5模型大小(如yolov5s、yolov5m等)。您还可以根据需要更改其他配置参数。
5. 下载数据集:准备您自己的数据集或使用现有的数据集进行训练。确保数据集的文件结构符合YOLOv5的要求。
6. 运行训练:运行train.py脚本来开始训练。根据您的数据集和硬件资源,可能需要调整一些训练参数(如批量大小、学习率等)。
7. 测试和推理:一旦训练完成,您可以使用test.py脚本进行模型测试,并使用detect.py脚本进行目标检测推理。
请注意,以上是一个简要的概述,您可能需要进一步查阅YOLOv5的文档和Jetson Nano的相关资源来获取更详细的指导。
jetson nano b01深度学习
Jetson Nano B01是Jetson Nano的一个版本,它是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板。与其他版本相比,Jetson Nano B01在硬件上可能有一些改进或更新。然而,根据提供的引用内容,我无法找到关于Jetson Nano B01深度学习的具体信息。如果您有关于Jetson Nano B01深度学习的具体问题,请提供更多的信息,我将尽力为您提供帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Jetson nano B01学习笔记 -- 系统环境配置以及ROS安装](https://blog.csdn.net/m0_55202222/article/details/129911562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [jetson nano(B01)配置pytorch和torchvision环境+tensorrtx模型转换+Deepstream部署yolov5(亲测可用)](https://blog.csdn.net/qq_51963216/article/details/121025406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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