jetson下载OpenglES3

你可以在NVIDIA Jetson开发者网站上找到OpenGL ES 3的下载和安装指南。首先，确保你的Jetson设备已经连接到互联网。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或SSH连接到Jetson设备。
2. 使用以下命令更新软件包列表：

   sudo apt update

3. 安装OpenGL ES 3的包：

   sudo apt install libgles2-mesa-dev libgles1-mesa-dev

4. 确认安装是否成功：

   glxinfo | grep "OpenGL ES"

如果看到类似 "OpenGL ES 3.x" 的输出，表示安装成功。

现在，你已经成功下载并安装了OpenGL ES 3。你可以使用它来开发和运行支持OpenGL ES 3的应用程序。

相关问题

jetson下载cuda

您可以通过SDK Manager来下载并安装CUDA到Jetson设备上。首先，您需要在官网下载SDK Manager。然后，使用SDK Manager将CUDA烧录进设备。请注意，在安装过程中，不要勾选Jetson OS，以免重新安装系统。如果您不想重新安装系统，可以选择不安装Jetson OS。同时，建议您在下载完成之前勾选"Download now. Install later"选项，以避免同时进行安装可能导致的失败。如果下载过程中遇到网络问题，您可以多次尝试。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Jetson xavier nx 安装CUDA10.2，和cudnn8.0](https://blog.csdn.net/weixin_44017159/article/details/122279665)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [jetson tx2 刷机，安装 cuda、opencv 详细教程](https://blog.csdn.net/yllblog/article/details/123980409)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

jetson下载低版本mmdetection

以下是在Jetson上下载低版本mmdetection的步骤：

1.首先，确保您已经安装了PyTorch。您可以通过以下命令检查PyTorch是否已安装：

import torch
print(torch.__version__)

2.接下来，您需要克隆mmdetection的GitHub存储库。在终端中运行以下命令：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

3.进入mmdetection目录并切换到所需的版本。您可以使用以下命令列出所有可用的版本：

git tag

4.选择您想要的版本并切换到该版本。例如，如果您想要切换到v1.0rc1版本，则可以使用以下命令：

git checkout v1.0rc1

5.安装mmdetection的依赖项。您可以使用以下命令安装所有依赖项：

pip install -r requirements/build.txt
pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
pip install -v -e .

6.现在，您可以测试mmdetection是否已成功安装。您可以使用以下命令运行测试：

python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --eval bbox