怎样查找arm ubuntu上有没有安装torch

在 ARM 架构的 Ubuntu 系统上，如果你想确认是否已经安装了 PyTorch（一个流行的深度学习库），可以按照以下步骤来查找：

1. 打开终端：点击左下角的 Dash 搜索栏，搜索 "终端" 或者直接按 `Ctrl+Alt+T` 组合键打开。

2. 安装 `python3-pip` 如果还没安装，因为 PyTorch 通常通过 pip 进行安装：`sudo apt-get install python3-pip`

3. 输入以下命令来检查 PyTorch 是否已安装：

   pip3 list | grep torch

如果有类似 `torch` 或 `torchvision` 的条目，那么就说明已经安装了；如果没有，表示还没有安装。

4. 如果你想确认特定版本的 PyTorch，可以加上 `==version_number` 后跟版本号，比如 `pip3 list | grep torch==1.9.0`。

5. 如果想升级或安装最新版本，可以使用 `pip3 install torch torchvision --upgrade`。

相关问题

arm架构Ubuntu安装pytorch

您好！感谢您的提问。以下是在ARM架构的Ubuntu上安装PyTorch的步骤：

1. 首先，您需要安装CUDA和cuDNN。如果您没有这些软件，可以在这里找到安装指南。
2. 然后，您需要安装Python和pip。您可以使用以下命令安装它们：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-dev python3-pip

3. 接下来，您需要安装PyTorch。您可以使用以下命令安装它：

pip3 install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

4. 最后，您可以测试PyTorch是否已成功安装。您可以使用以下命令测试它：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

arm ubuntu部署yolov5

### 安装和配置YOLOv5于ARM架构Ubuntu系统

#### 准备工作
对于ARM架构下的Ubuntu系统，特别是aarch64架构如提到的NX板子，需先解决基础依赖项。考虑到Anaconda不支持此架构，推荐采用Miniforge作为Python环境管理工具[^1]。

wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-aarch64.sh
sh Miniforge3-Linux-aarch64.sh

安装过程中会提示输入`Y`确认操作，并自动从官方源获取所需资源；遇到网络错误可重复执行命令直至成功。

#### 创建虚拟环境并激活
利用Conda创建独立的工作空间来隔离不同项目间的库版本冲突：

conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5

#### 获取YOLOv5代码仓库及相关依赖
通过Git克隆指定GitHub上的YOLOv5存储库到本地机器上，并按照指示安装必要的Python包：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

注意这里假设已经预先设置了合适的开发环境，比如CUDA、cuDNN等GPU加速组件，这些通常需要依据具体硬件型号适配相应的驱动程序与软件栈版本[^2]。

#### 测试模型运行状况
为了验证一切设置无误，在完成上述步骤后可以尝试加载预训练权重文件来进行简单的推理测试：

from pathlib import Path
import torch
from models.common import DetectMultiBackend
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

weights = 'yolov5s.pt'  # 或者其他路径指向.pth/.pt格式的参数集
device = select_device('')  # 自动选择可用设备(cpu/gpu)
model = DetectMultiBackend(weights, device=device)

imgsz = (640, 640)  # 输入图片尺寸调整大小
stride = int(model.stride.max())  # 步幅计算
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # 类别名称列表读取
imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride)  # 验证分辨率是否满足步长约束条件

# 假设有一个PIL.Image对象image传入此处...
results = model(image, size=imgsz)[0]

conf_thres = 0.25  # 置信度阈值设定
iou_thres = 0.45   # IOU交并比限制范围定义
pred = non_max_suppression(results, conf_thres, iou_thres)

for det in pred[0]:
    xyxy = det[:4].view(-1).tolist()  # 边界框坐标提取
    cls_confidence = float(det[4])     # 对象得分概率评估
    class_name = names[int(det[-1])]  # 物体类别标签映射

这段脚本展示了如何加载模型结构及其对应的权值表单，接着针对给定的一张或多张图像实施预测运算流程的一部分逻辑片段[^3]。