有哪些tp5做的网站定制网站开发
这里写自定义目录标题
- 烧录系统
- 安装Jetpack
- 安装cuda
- 安装Pytorch
- 安装onnxruntime
- 安装qv4l2
烧录系统
选择一台Linux系统，或者VMware的电脑作为主机，烧录系统和后面安装Jetpack都会用到。
根据供应商的指令烧录的，暂时还没验证官方烧录（后续验证补充）。
安装Jetpack
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在主机安装SDK Manager，去Jetson Download下载，千万不要下官方给的最新版本（因为他们文档是以前写的，下载他们这个版本登不上）。
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安装指令
sudo apt install ./sdkmanager_[version]-[build]_amd64.deb
- 启动
sdkmanager
- 登录
输入NVIDIA Developer账户
- 按照以下步骤安装
安装cuda
sudo apt install nvidia-jetpack -y
检查cuda版本
# 不要使用nvidia-smi, 这个不准
nvcc -V
如果报错nvcc命令无法识别，需要将nvcc添加到环境变量
一般cuda安装在/usr/local/cuda/bin
vim ~/.bashrc
# 添加到~/.bashrc里面
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
source ~/.bashrc
安装Pytorch
cd jetson-inference/build
./install-pytorch.sh
安装onnxruntime
为什么安装onnxruntime呢？
为了方便加载模型运行，可以先将torch模型转成onnx模型，再完成模型推理。
下载onnxruntime.whl，然后使用pip3 install onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
GPU运行onnxruntime
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model, provider=['CUDAExecutionProvider'])
安装qv4l2
# 安装驱动
sudo apt install qv4l2
# 加载驱动
cd /etc/realtimes
sudo insmod cam_gmsl.ko