1、明确开发板子具体型号nano、orin nano、AGX orin?(orin系列才有NPU)
- Nvidia Jetson 学习和开发入门指南_基于nvidia jetson平台的人工智能实例开发入门-CSDN博客
2、使用一个空U盘去NVIDIA官网查找适合自己硬件型号的Jetpack SDK,然后烧录。
- jetson nano部署yolov5步骤(一)_yolo jetson nono-CSDN博客
3、创建容器,使用容器工程化要做的项目。
- Docker镜像、容器操作_docker jingx-CSDN博客
4、创立容器的经验:使用在Windows上建立Docker Desktop,然后建立一个NVIDIA官方的库的镜像,打包导出镜像到本地,复制到边端设备上,导入后配置相关依赖库。
- https://chatgpt.com/g/g-p-69402f9d944481918f66e17d2480a71b-yu-kong-xiang-mu/c/69c5ef07-9db4-8320-9c7d-7c7ab8ab2285
5、配置相关依赖库经验:pip3不成功
- 1、使用“apt-get update”,然后“apt-get install -y python3-*(例:python3-opencv )”这种从宿主机中编译的方法;
- 2、离线下载whl文件,然后手动离线安装(例如:onnxruntime_gpu)。