ubuntu20.04pytorch模型下载位置

在Ubuntu 20.04上，PyTorch模型默认下载到`~/.cache/torch/hub/checkpoints/`目录下。你可以在终端中输入以下命令来查看该目录：

ls ~/.cache/torch/hub/checkpoints/

如果你通过其他方式指定了模型的下载位置，那么可以根据你的设置进行查找。

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jetson ubuntu20.04

Jetson是由NVIDIA推出的一系列嵌入式计算平台，其中包括Jetson Nano、Jetson Xavier NX等型号。这些平台基于ARM架构，具备强大的计算能力和丰富的硬件接口，适用于边缘计算、人工智能、机器学习等领域的应用。

Jetson平台上运行的操作系统是基于Ubuntu的定制版，称为Jetson Ubuntu。目前最新的版本是Jetson Ubuntu 20.04，它是基于Ubuntu 20.04 LTS版本进行优化和定制的。Jetson Ubuntu 20.04提供了丰富的软件包和工具，方便开发者进行应用程序的开发和调试。

Jetson Ubuntu 20.04支持多种编程语言和开发框架，如C/C++、Python、TensorFlow、PyTorch等，开发者可以根据自己的需求选择适合的工具进行开发。此外，Jetson Ubuntu 20.04还提供了NVIDIA的深度学习推理库TensorRT，可以加速深度学习模型的推理过程。

总结一下，Jetson Ubuntu 20.04是NVIDIA Jetson系列嵌入式计算平台上运行的操作系统，它提供了丰富的软件包和工具，方便开发者进行应用程序的开发和调试。

ubuntu20.04 深度学习

要在Ubuntu 20.04上进行深度学习，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要安装NVIDIA显卡驱动程序。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的显卡的驱动程序。请确保选择与您的显卡型号和操作系统版本相匹配的驱动程序。

2. 接下来，您需要安装CUDA Toolkit。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，它可以加速深度学习任务。您可以从NVIDIA开发者网站下载适用于Ubuntu 20.04的CUDA Toolkit，并按照安装说明进行安装。

3. 安装cuDNN库。cuDNN是一个针对深度学习任务进行优化的GPU加速库。您可以从NVIDIA开发者网站下载适用于您的CUDA版本的cuDNN，并按照安装说明进行安装。

4. 安装深度学习框架。在Ubuntu 20.04上，您可以选择安装常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。您可以使用pip或conda命令来安装这些框架，具体取决于您的偏好和环境设置。

5. 准备数据集和模型。在进行深度学习之前，您需要准备相应的数据集和模型。您可以从公开的数据集资源中下载数据集，并选择适合您任务的预训练模型。

6. 编写和运行代码。根据您的需求，编写相应的深度学习代码。您可以使用Python及相应的深度学习库来实现您的模型和算法。运行代码时，请确保您的环境已正确配置，并使用GPU进行加速。

总结：要在Ubuntu 20.04上进行深度学习，您需要安装NVIDIA显卡驱动程序、CUDA Toolkit和cuDNN库，并安装适合您的深度学习框架。然后，准备数据集和模型，并编写和运行您的代码。