jetson nano 配置yolov8环境

### 设置 Jetson Nano 运行 YOLOv8

#### 创建虚拟环境并激活
为了确保依赖项不会与其他项目冲突，建议创建一个新的 Python 虚拟环境。通过以下命令可以在终端中执行此操作：

cd ~
python3.8 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

上述命令会创建名为 `myenv` 的新虚拟环境，并将其激活[^4]。

#### 安装必要的库和工具
在继续之前，确认已安装 TensorRT、CUDA、cuDNN 和 OpenCV 等必需的软件包。这些组件通常包含于 JetPack 镜像内；如果尚未准备好，则需先获取合适的镜像文件并烧录到设备上[^2]。

对于额外所需的 trtexec 工具，可通过设置相应的环境变量来启用它。具体方法取决于所使用的操作系统版本和个人偏好设定。

#### 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式
YOLOv8 默认采用 `.pt` 文件作为模型保存格式，在移植至 Jetson 平台前，应先将该模型导出成兼容 TensorRT 的中间表示形式——ONNX (Open Neural Network Exchange)。这一过程可以通过官方文档中的脚本实现[^3]。

#### 测试远程连接功能
利用 CLion 或其他 IDE 可方便地开展远端调试作业。只需指定目标机器（即 Jetson Nano）的相关网络参数，便能轻松建立起稳定的数据传输通道。

以上步骤完成后，理论上就能顺利加载预训练权重并在嵌入式硬件平台上高效推理了。

相关问题

jetson nano配置yolov8环境

### 如何在Jetson Nano上安装和配置YOLOv8环境

#### 创建虚拟环境并激活
为了保持系统的整洁以及避免依赖冲突，在开始之前建议先创建一个新的Python虚拟环境。具体操作如下：

cd ~
python3.8 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

上述命令将在用户的主目录下创建名为`myenv`的新虚拟环境，并将其激活[^3]。

#### 安装必要的库和支持包
确保已安装了所有必需的支持软件，如TensorRT、CUDA、cuDNN 和 OpenCV等组件。这些通常包含于JetPack 镜像之中；对于特定版本（例如JetPack 4.6.1），只需设置好 `trtexec` 工具路径即可正常使用[^1]。

#### 更新pip至最新版
进入新建立的环境中后，应当首先升级 pip 到最新的稳定版本以便更好地管理后续所需的 Python 库:

pip install --upgrade pip

#### 安装PyTorch和其他依赖项
针对 Jetson 设备优化过的 PyTorch 可通过官方论坛获取指导来完成安装过程[^2]。接着按照 YOLOv8 的需求列表安装其他必要的 Python 包，比如 NumPy 或者 torchvision 等。

#### 下载YOLOv8模型及相关文件
前往 Ultralytics 提供的 GitHub 页面下载对应的权重文件以及其他辅助资源。根据实际应用场景选择合适的预训练模型进行加载测试。

#### 测试部署效果
最后一步是对整个流程做一个完整的验证，确认从图像输入到最后的结果输出都能顺利运行无误。可以通过编写简单的脚本来调用摄像头或其他数据源来进行初步的功能性检测。

jetson nano配置yolov5环境

要在Jetson Nano上配置yolov5环境，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，由于Jetson Nano使用的是aarch64架构，无法直接使用Anaconda。因此，需要手动安装所需的依赖项。

2. 克隆yolov5仓库。在Jetson Nano上执行以下命令：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

3. 进入yolov5目录：

   cd yolov5

4. 更新pip：

   python -m pip install --upgrade pip

5. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt

6. 如果遇到matplotlib包安装失败的问题，可以尝试更换国内源。可以执行以下命令重新安装matplotlib：

   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

7. 确认已安装的Python包：

   python3 -m pip list

8. 接下来，可以使用以下命令进行yolov5的测试：
- 图片测试：

     python3 detect.py --source data/images/bus.jpg --weights yolov5n.pt --img 640

- 视频测试（需要自己准备视频）：

     python3 detect.py --source video.mp4 --weights yolov5n.pt --img 640

- 摄像头测试：

     python3 detect.py --source 0 --weights yolov5n.pt --img 640

9. 如果要打开海康摄像头，可以执行以下命令：

   python detect.py --source rtsp://admin:xxxxxx@xxx.xxx.xxx.xxx:554/Streaming/Channels/101 --weights yolov5s.pt

请注意，以上步骤仅供参考，具体操作可能会因环境和需求而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [在英伟达 jeason nano配置yolov5](https://blog.csdn.net/laoli_/article/details/128215160)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [jetson nano 配置yolov5](https://blog.csdn.net/ckq707718837/article/details/125310192)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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