0 前言
手里的Jetson NX的Jetpack版本为4.5.1 [L4T 32.5.2],其中包含深度学习相关版本:
- cuDNN:8.0.0.180
- CUDA:10.2.89
- TensorRT:7.1.3.0
都算是比较旧的了【2023-06-09】,TensorRT 8的加速能力相较于7又是一个大提升,于是决定给它升升级。
TensorRT的技术文档,通过查看TensorRT Support Matrix 缺点8.x版本支持的CUDA和cuDNN版本。
1 PyTorch环境、OpenCV以及jtop
系统烧录装载
CUDA Toolkits验证
nvcc -V
没有则配置路径:
sudo gedit ~/.bashrc
# 添加以下内容
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-

本文详述了如何将JetsonNX的Jetpack从4.5.1升级至4.6,以获得TensorRT8.x的性能提升。步骤包括更新CUDA和cuDNN、安装OpenCV、配置PyTorch环境、使用miniforge、更换apt-get源以及解决升级后的系统问题。此外,还介绍了升级过程中TensorRT、CUDA和Python包的配置方法。
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