Jetson Orin Nano Super PyTorch 环境配置（Jetpack6.2）

最新推荐文章于 2025-09-09 10:44:50 发布
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分类专栏： 玩转YOLO 玩转语义分割 文章标签： pytorch 人工智能 python Jetson
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最近在Jetson Orin Nano Super部署模型，遇到很多问题，网上很多参考资料不能解决，尤其是Jetpack6.2版本中，几乎没有资料。

第一个问题：

Pytorch版本问题

Pytorch for Jetson 网页有不同Jetpack版本对应的Pytoch，如下所示：

在Jetpack6.2 中无论安装2.3、2.2、2.1都会报错：

ImportError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or.......

如果安装Pytorch2.5会报错缺少libcusparseLT.so*文件，发现在

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11-10 526
本文详细介绍了在Jetson ARM设备上安装CUDA、cuDNN和PyTorch的完整流程
Jetson Orin Nano Super之pytorch + torchvision安装
lida2003的专栏
01-24 3366
作为安装包的管理工具，但是NVIDIA并没有在包的管理上投入资源，导致版本的依赖与兼容性用起来非常不智能（至少没有ubuntu的自带软件那么方便实用），充分体现了投入资源以及技术方面的一些短板，凸显了资源与技术的博弈！关于这块NVIDIA二进制发布弊端就不谈了，但是闭源就是闭源，有其商业的问题，否则人家硬件不好卖，没钱赚那这种科技创新也就没有了。吐槽归吐槽，话又说回来，对于这种板子还需要自己的技术过硬。页面看，最新的是pytorch 2.3.0。没有，因为其自带的默认。
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09-09 1196
如果选择安装的是6.1.2，jtop后显示检测不到jetpack版本信息，需要自己手动修改一下jetson-stats的源码，jtop/core/jetson_variables.py文件中。ps：在此页面中关于JetPack6中提供的torch，要求的cudnn要8.x版本的，但是我们如果选择安装JetPack6.1.2中，cudnn是9.x的。在SDK VERSION里可以选择不同版本的JetPack，大概上是一些软件版本不同，对于软件来说最重要就是cuda、cuDNN、TensorRT的版本不同。
Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips
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03-13 1519
刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86 ubuntu 能ping 通Orin NX.
jetson orin 安装yolo8 ，torch gpu版本
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06-11 568
传到jetson中，在目录下执行：pip install torch-1.14.0a0+44dac51c.nv23.02-cp38-cp38-linux_aarch64.whl。下载vison0.15.1源码，解压到vision0.15.1。三、编译安装torchvision v0.15.1。一、jetson orin版本查看。在英伟达对应页面下载版本1.14。二、安装torch v1.14。解决以后，漫长的等待...
【Jetson安装PyTorch&Torchvision极简方式】
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1. torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 下載地址 https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048 注意JetPack版本，我使用的是5.1.3。2. vision-0.16.1.tar.gz 下載地址 https://github.com/pytorch/vision/releases。# 準備好2個文件放在Dir裏。
物联网设计竞赛_8_Jetson Orin Nano安装pytorch与torchvision
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06-09 1016
建议是先科学上网下载后再传到jetson中。将上述两个文件下载到jetson中。
JETSON ORIN NANO 进阶教程（四、安装使用pytorch和torchvision)
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07-28 2110
本文介绍在NVIDIA Jetson设备上安装PyTorch和torchvision的详细步骤，并演示YOLOv11目标检测应用。主要内容包括：1) 下载并安装适配JetPack 6.2.1的PyTorch 2.8.0和torchvision 0.23.0；2) 通过conda创建虚拟环境并配置国内源；3) 安装ultralytics库运行YOLOv11实时检测，提供摄像头推理代码示例。教程特别针对Jetson设备的软件版本依赖关系进行了说明，确保CUDA 12.6环境下的兼容性，并包含完整的安装验证方法。
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参考： https://blog.csdn.net/q839039228/article/details/126278528安装jtop资源查看： 安装： 查看： jtop 按2查看GPU 按3查看CPU 参考：https://blog.csdn.net/sinat_34774688/article/details/134790187 https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack?_gl=1yr0rc5_gcl_au*NDU0NjE2NjY0LjE3MTQ3OD
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1.打开终端,输入 sudo jtop 查看JetPack版本2.打开以下网站,下载1.12.0版本的torch3.安装torch运行报错,可以尝试运行以下代码。
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BSP版本使用351，Jetpack版本是5.0.2We recommend Anaconda as Python package management system. Please refer to pytorch.org for the detail of PyTorch () installation. The following is the corresponding versions and supported Python versions.The following are the cor
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AGX Orin提供了丰富的接口但是只有DP接口可以连接显示器，type-c只能用来传输信号和供电。对硬件组成感兴趣的可以观看以下视频。首次开机后会默认进入Ubuntu安装界面，和其他系统安装Linux无异，一路默认yes就好。安装成功之后可以用命令浅查一下内存情况free -h新orin需要先安装软件包管理工具官方教程安装好后，在正式安装conda和torch之前需要查看安装的版本信息，网上推荐采用jtop命令，可以查看版本信息和运行状态信息。然后运行jtop。
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用源码编译的方式，安装了torchvision 但是import torchvision检查后还是报错 ，报错什么记不太清了，但是可以在cuda cpu上运行了。这里要记录一下 第一次安装时 python环境和conda环境的冲突 本来我在conda环境中安装pyotch，但是gpt推荐要安装python，好，那尝试一下最新的版本：就是在1.pytorch安装中的结果 是没有问题的。这里应该安装的包太旧了，适用于cudnn8，但是我的板子是cudnn9.注意要用pip安装，不能用conda安装。
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