jetson nano 安装pytorch gpu

安装PyTorch GPU和Jetson Nano有关。要在Jetson Nano上安装PyTorch GPU，您需要先确保您的Jetson Nano上安装了CUDA并支持CUDA。您还需要下载PyTorch GPU的适当版本并按照说明进行安装。这将使您能够在Jetson Nano上使用PyTorch GPU进行深度学习计算。

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jetson nano安装pytorch的镜像网站

Jetson Nano是一款由NVIDIA设计的小型、高效的嵌入式开发平台，主要用于运行深度学习应用。要在Jetson Nano上安装PyTorch，通常推荐使用CUDA和cuDNN支持的针对GPU的Python环境。以下是安装步骤和常用的镜像资源：

1. 首先，你需要访问NVIDIA的官方开发者网站 https://developer.nvidia.com/ ，那里有JetPack SDK，包含了用于Jetson设备的软件包和工具。

2. 登录后，找到CUDA for Jetson的部分，通常可以从`SDK Downloads`下的`L4T`或`Raspbian`类别下载适合Nano的版本，例如`cuda-repo-<jetpack_version>-jetson-nano_<architecture>.deb`文件。

3. 安装CUDA之后，你可以通过`apt-get`命令添加NVIDIA的软件包源，并更新包列表，然后安装PyTorch。常用的方法是在终端中输入：

   sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<jetpack_version>/x86_64/7fa2af80.pub
   echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<jetpack_version>/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3-pip
   pip3 install torch torchvision

注意替换 `<jetpack_version>` 和 `<architecture>` 为相应的JetPack版本和设备架构（如`9.4`或`r51`）。

jetson nano部署pytorch模型

Jetson Nano是一款小型的嵌入式计算机，可以用于部署PyTorch模型。以下是Jetson Nano部署PyTorch模型的步骤：

1. 安装PyTorch：在Jetson Nano上安装PyTorch，可以使用pip或者源代码安装。建议使用源代码安装，因为Jetson Nano的CPU架构是ARM，需要编译PyTorch的源代码才能在Jetson Nano上运行。

2. 准备模型：将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式，可以使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。

3. 加载模型：使用ONNX Runtime库加载ONNX模型，可以使用Python API或者C++ API加载模型。在Jetson Nano上，建议使用C++ API加载模型，因为C++ API比Python API更快。

4. 推理模型：使用ONNX Runtime库推理模型，可以使用C++ API或者CUDA API推理模型。在Jetson Nano上，建议使用CUDA API推理模型，因为Jetson Nano的GPU支持CUDA加速。

以上是Jetson Nano部署PyTorch模型的基本步骤，具体实现可以参考PyTorch和ONNX Runtime的官方文档。