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随后去该网址中下载对应的torch的whl包：https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/
将whl包拷贝到NX板中。

请注意：
下图中最好下载nv前面带一串数字的，也就是第二个。（听说是这种版本的才能torch的cuda加速，不知真假）

引用别人博客的一句话：
通过pip安装的torchvision只是CPU版本的，版本只显示0.15.1。这个是无法调用jetson底层的cuda加速的。GPU版本的torchvision只能通过编译进行安装。编译安装的torch版本号显示为“0.15.1a0+42759b1”（“版本号+巴拉巴拉一堆数”），说明你安装的是支持jetson上的cuda加速的。

文件传输Tips，简单方便：window传输文件到NX: scp -r E:\需要传输的文件或文件夹 liuyang@192.168.137.100（NX连接NX热点的IP号）:/home/username/希望拷贝到的文件夹，例如：

scp -r E:\Net\aaa.whl liuyang@192.168.137.100:/home/liuyang/yolov5

拷贝到NX的torch的whl安装包。我习惯直接使用pip3 install XXX.whl。此时torch安装到了conda环境下。
说明书步骤如下：

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install numpy==’1.26.1’ 
python3 -m pip install --no-cache xxx.whl(下载的whl文件名)

PyTorch for Jetson Platform

2. torchvision安装

注意：不能直接使用pip install torchvision，它将自动下载和你jetpack版本不匹配的torchvision，同时卸载上一步安装的torch，并安装最新版本的torch。因此此时一定禁用pip install torchvision

引用： 通过pip安装的torchvision只是CPU版本的，版本只显示0.15.1。这个是无法调用jetson底层的cuda加速的。GPU版本的torchvision只能通过编译进行安装。编译安装的torch版本号显示为“0.15.1a0+42759b1”（“版本号+巴拉巴拉一堆数”），说明你安装的是支持jetson上的cuda加速的。

版本对应关系：https://github.com/pytorch/vision#installation

使用以下指令下载，一般会出现现在慢各种情况，可以使用github镜像地址，或者官网下载对应版本的压缩包，再或者用个给力的有梯子的热点直接执行第一句指令。

git clone --branch v0.15.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
python3 setup.py install --user 

编译时如果出现错误：
error: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc’
直接命令行输入：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

v0.15.1就是torchvision v0.15.1的版本。编译真的很慢很慢，慢慢等待。编译可能会报错哦，祝君好运！这个torchvision好像是编译到了系统里面，不单单是conda环境里面。

小白网下载对应版本的压缩包方法：mian下拉选项选择对应版本。

下载压缩包就好啦。

在命令行进入python，可以检测是否安装成功：

import torch
import torchvision
torch.__version__
torchvision.__version__
torch.cuda.is_available() 

不报错的话，你就成功安装了torch和torchvision了，恭喜你。可以使用conda list和pip list查看。

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自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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