jetson修改python版本

Jetson上预装的Python版本可能不是您所需的版本，您可以通过以下步骤更改：

1. 首先，安装您所需的Python版本。例如，如果您需要安装Python 3.7，请运行以下命令：

   $ sudo apt-get install python3.7

2. 然后，使用update-alternatives命令将新安装的Python版本设置为默认版本。例如，如果您已安装Python 3.7和Python 2.7，您可以使用以下命令将Python 3.7设置为默认版本：

   $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 1
   $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 2
   $ sudo update-alternatives --config python

该命令将提示您选择要使用的默认Python版本。

3. 最后，验证Python版本是否正确安装和设置。您可以在终端中运行以下命令：

   $ python --version

如果输出显示您所需的Python版本，则说明成功更改了Python版本。

相关问题

jetson nano python 换源

### 更改 Jetson Nano 的 Python 包源

为了提高软件包下载速度并减少网络延迟，在 Jetson Nano 上配置 Python 使用国内镜像源是一个明智的选择。对于已经存在的 Python 3.6，默认情况下会使用官方 PyPI 源来获取模块。

当不想更改全局 pip 配置文件时，可以通过命令行参数 `-i` 或者 `--index-url` 来指定临时使用的索引 URL 进行安装操作[^1]：

pip3 install SomePackage -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果希望永久切换到更快捷的中国区镜像站点，则可以编辑或创建用户级别的 Pip 配置文件 ~/.pip/pip.conf (Linux 和 macOS)，添加如下内容以指向清华大学开源软件镜像站或其他可信赖的国内镜像提供商：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

另外一种方法是在每次执行 pip 命令之前设置环境变量 PIP_INDEX_URL，这样同样能达到改变默认仓库的效果而不必修改任何配置文件:

export PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

需要注意的是，上述所有建议均适用于当前已有的 Python 解释器版本（即 Python 3.6）。如果有计划升级至更高版本如 Python 3.8，则需重复以上步骤针对新版本重新配置相应的 pip 工具[^3]。

jetson python tensorrt推理

Jetson是一个基于ARM架构的嵌入式系统，它非常适合进行深度学习推理。TensorRT是一个高性能深度学习推理引擎，可以在Jetson上使用Python进行推理。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在Jetson上使用Python进行TensorRT推理：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 加载模型
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open('model.trt', 'rb') as f:
    engine = trt.Runtime(TRT_LOGGER).deserialize_cuda_engine(f.read())

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入和输出张量
input_shape = engine.get_binding_shape(0)
output_shape = engine.get_binding_shape(1)
input_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(0))
output_dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(1))

input_data = np.ones(input_shape, dtype=input_dtype)
output_data = np.zeros(output_shape, dtype=output_dtype)

# 分配设备内存
d_input = cuda.mem_alloc(input_data.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(output_data.nbytes)

# 创建流
stream = cuda.Stream()

# 执行推理
cuda.memcpy_htod_async(d_input, input_data, stream)
context.execute_async_v2(bindings=[int(d_input), int(d_output)], stream_handle=stream.handle)
cuda.memcpy_dtoh_async(output_data, d_output, stream)

# 等待推理完成
stream.synchronize()

# 输出结果
print(output_data)

以上代码中，我们首先加载了一个TensorRT引擎，然后创建了一个执行上下文。接着，我们准备了输入和输出张量，并在设备上分配了内存。然后，我们创建了一个流，并使用创建的执行上下文执行了推理，最后等待推理完成并输出了结果。

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，实际使用中需要根据具体的模型和数据进行相应的修改。