Nvidia Jetpack 6 Jetson Orin Nano софтвер
Спецификации:
- Име на производ: Jetpack 6
- Верзија на SDK Manager: најново
- Оперативни системи: Linux Ubuntu 22.04, Windows
Информации за производот
Jetpack 6 е комплет за развој на софтвер кој се користи за инсталирање и управување со различни софтверски пакети, вклучувајќи ги PyTorch, TorchAudio и TorchVision.
Упатство за употреба на производот
Инсталирање на Jetpack 6 со помош на SDK Manager:
- Преземете го SDK Manager од Nvidia webсајт.
- Следете ги чекорите дадени на Nvidia webстраница за инсталирање на Jetpack 6 користејќи го SDK Manager.
Инсталирање на пакетот PyTorch:
Откако ќе го инсталирате Jetpack 6, преземете го пакетот PyTorch директно од PyTorch webсајт користејќи ја командата: pip3 install torch torchaudio torchvision
Проверка на достапноста на CUDA:
Извршете го следниов код за да проверите дали CUDA е достапен:
import torch
import torchaudio
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is enabled.")
else:
print("CUDA is not enabled.")
print("Torch version:", torch.__version__)
print("TorchVision version:", torch.__version__)
print("TorchAudio version:", torchaudio.__version)Проверка на статусот на графичкиот процесор на Nvidia:
За да го проверите статусот на графичкиот процесор на Nvidia, користете ја командата:
nvidia-smi
Здраво,
Го користам Jetpack 6 и го инсталирам со SDK менаџерот. Подолу се информациите за верзијата fileкои дојдоа по инсталацијата:
ИНСТАЛАЦИЈА
Додека инсталирам, прецизно ги следам чекорите на Nvidia webсајт.
Дополнително, го добивам истиот одговор со „nvcc –version“. Потоа, го преземам пакетот PyTorch директно од PyTorch webстраница користејќи `pip3 install torch torchaudio torchvision`. Конечно, со извршување на кодот подолу, добивам информации за верзијата:
увоз факел увоз торчаудио
# Проверете дали CUDA е достапна
ако torch.cuda.is_available(): print(„CUDA е овозможено“) друго:
печатење („CUDA не е овозможено“)
# Верзии за печатење факел и TorchVision
печатење („Верзија за факел:“, факел.__верзија__) печатење („Верзија на TorchVision:“, факел.__верзија__)
# Печати TorchAudio верзија
печатење („Верзија на TorchAudio:“, torchaudio.__version__)
Дополнително, кога проверувам со `nvidia-smi`, единственото нешто
Преземив многу различни верзии, но резултатот не се промени, не можев да го активирам CUDA. Го имам преинсталирано многу пати. Го пробав со Linux Ubuntu 22.04 компјутер преку SDK Manager и исто така го пробав со Windows уред, но ништо не се смени.
Забелешка: Ги преземав и овие библиотеки користејќи pip3 и conda (miniconda3), но резултатот не се промени. Додека ги обезбедувате верзиите, ве замолувам да споделите како да ги преземете и, ако е можно, командите на терминалот.
Забелешка: Кога печатам ранд по увезувањето на библиотеката на факелот, добив одговор, така што работеше и делот за факелот.
Ние сме доста исцрпени и нашата работа е многу одложена поради сите овие ситуации. Итно бараме ваша помош. Ве молиме да ни дадете брз одговор за ова прашање.
Како да преземам conda
Јас го преземав file прво.
Потоа истрчав `bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh` (работно)
Што друго направив за PyTorch?
Прво, ја добив целата папка.
`git клон – рекурзивен https://github.com/pytorch/pytorch`
`cd pytorch`
# ако ажурирате постоечка наплата
`синхронизација на подмодул git`
„Ажурирање на подмодулот git –init –рекурзивен“.
Потоа ги истрчав овие кодови внатре во file.
`conda install cmake ninja`
# Извршете ја оваа команда од директориумот PyTorch откако ќе го клонирате изворниот код користејќи го делот „Земи го изворот на PyTorch“ подолу
`pip install -r requirements.txt`
Ги пробав овие команди, но тие не работеа (и внатре и надвор од pytorch).
# Додајте го овој пакет само на машините со процесор Intel x86
`conda install intel::mkl-static intel::mkl-include`
# Додадете ги овие пакети ако се запали. потребно е дистрибуирано
`conda install pkg-config libuv`
Се обидов повторно да го додадам ова со горната conda install intel, но резултатот не се смени. `извоз _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1`
И, конечно, ги пробав следните кодови во pytorch.
#обидете се 1
`извези CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-„$(дирено $(која конда))/../“}` `python setup.py develop``
#обидете се 2
`извези CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-„$(dirname $(Miniconda3))/../“}` `python setup.py develop``
Меѓутоа, во двата случаи, по 80%, Џетсон се замрзна и не се врати. Проверував дали CUDA е активна многу пати, но резултатот не се промени.
Навистина пробав многу работи.
Гледав многу видеа, а сега главата ми е прилично збунета. Ми треба чекор-по-чекор водич за тоа што точно треба да направам.
Јас користам Jetson Orin Nano (комплет за програмери), Jetpack 6 Ubuntu 22.04.
- Со почит,
- Добри дела
- Ерѓун Ердоган
- Вграден софтверски инженер во Afara AGTECH
- Работен телефон: +90 501 372 70 45
- Персонал-телефон : +90 553 492 08 97
- Е-пошта : ergunerrdogan@gmail.com
Најчесто поставувани прашања
Како да преземам Conda?
За да преземете Conda, следете ги овие чекори:
- Преземете го инсталаторот Miniconda file.
- Извршете ја следнава команда во терминалот:
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
Што друго можам да направам за инсталација на PyTorch?
За дополнително да го поставите PyTorch, следете ги овие чекори:
Клонирајте го складиштето PyTorch користејќи: git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
- Одете во клонираниот директориум и стартувајте:
conda install cmake ninja - Инсталирајте дополнителни барања со извршување:
pip install -r requirements.txt - Доколку е потребно, додадете ги следните пакети:
-
conda install intel::mkl-static intel::mkl-include(за Intel x86 процесори)conda install pkg-config libuv(доколку е потребен факелот.
-
- Поставете променлива на околината:
export _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1 - Обидете се да ја извршите скриптата за поставување со различни конфигурации CMAKE_PREFIX_PATH.
Документи / ресурси
 |
Nvidia Jetpack 6 Jetson Orin Nano софтвер [pdf] Упатство за корисникот Jetpack 6 Jetson Orin Nano Software, Jetpack 6, Jetson Orin Nano Software, Orin Nano Software, Nano Software, софтвер |
