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

于 2025-06-11 16:37:25 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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Jetson Orin Nano英伟达边缘设备安装使用；cuda、pytorch安装；yolo使用；大模型qwen使用
weixin_42357472的博客
06-04 1683
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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03-13 1058
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 Nano Super之pytorch + torchvision安装
lida2003的专栏
01-24 2525
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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03-25 1431
对于产品发布来说，最合适的环境配置方式是使用docker，产品和环境可以一起发布，用户会得到最好的使用体验。jetson orin nano super 的AI docker环境配置有两个难点：（1）CPU是arm架构（2）super要使用jetpack 6.2[L4T 36.4.3]版本，因为版本太新，这个版本很多开源项目还没有发布对应的docker image，大部分的docker image都是基于jetpack 5.x构建的。
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下载0.20.0版本的torchvision，但是这样也会把自己原来的torch版本也进行改变，会变成torch 2.5.0，这样是不可以的。因为要使用jetson orin板卡的gpu进行推理，但是当使用torch时发生错误，哪怕自己下载到了torch，但是在运行。使用这段命令下载cusparselt 的对应下载文件，但是如果下载不了，可以根据下面我自己download的代码。然后使用jtop命令看自己下载的jetpack是什么版本，我的是6.2版本。
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orin预安装了ubuntu20.04，只需开机，像重装系统一样设置用户信息即可，可以参考官网的教程[https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkit]，官网提供了两种方式：一种是orin + 显示器，orin有提供DP接口，你需要准备一台显示器，最好也是有DP口的，因为我用DP转HDMI的连的，分辨率会受影响。确认安装的路径，一般直接回车安装在默认的 /home/你的名字/anaconda3。
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一.相关背景jetpack6.2 sdk 环境：CUDA版本：12.6.68CUDNN版本：9.3.0.75TensorRT版本：10.3.0.30VPI版本：3.2.4Vulkan版本：1.3.204OpenCV版本：4.8.0 with CUDA查看pytorch官网，确定cuda cudnn torch 等对应版本也可以手动下载whl后再安装（在对应环境中）创建conda环境二.主要参考yolov11官方文档，jetson 边缘计算部署采用本地部署的方式，先创建一个新环境。
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jetson tx2针对指定版本的python和指定版本的pytorch源码编译pytorch
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但这并不足以让vino运行!编辑org.gnome,恢复丢失的“enabled”参数,输入一下命令进入文件，将下方key内容添加到文件的最后面。3、点击select image选择镜像，选择jetson-nano-2gb-sd-card-image.zip。使用vnc viewer软件进行VNC连接，首先需要查询ip地址，我这里查到的是192.168.2.106，输入IP地址后点击OK，双击对应的VNC用户输入密码，最后进入到VNC界面。添加简体中文，点击应用，输入密码，此时系统会进行更新，大约几分钟。
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06-03 1780
详细介绍了Jetson设备不同版本系统安装pytorch的安装方式，方便大家及时开展工作。
jetpack6.2怎么强行兼容cuda11.3
03-08
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何让JetPack 6.2强制兼容CUDA 11.3。首先，我需要了解JetPack和CUDA之间的关系，以及版本兼容性的常见问题。 JetPack是NVIDIA为Jetson系列开发的软件开发套件，包含CUDA、cuDNN、TensorRT等组件。每个JetPack版本都有特定的组件版本组合，比如JetPack 6.2可能默认搭配CUDA 12.x。用户想强制使用CUDA 11.3，可能是因为他们的项目依赖旧版CUDA，或者某些库尚未支持CUDA 12.x。 接下来，我需要查证JetPack 6.2的官方支持情况。根据NVIDIA的文档，JetPack版本通常与特定的L4T（Linux for Tegra）版本绑定。例如，JetPack 5.0.1对应L4T 34.1.1，而JetPack 6.2可能对应更新的L4T版本。官方文档可能没有明确说明支持旧版CUDA，因此需要寻找替代方法。 可能的解决方案包括： 1. **检查官方支持**：确认JetPack 6.2是否允许降级CUDA。通常，NVIDIA不建议这样做，因为组件之间有依赖关系。例如，TensorRT可能需要特定版本的CUDA。 2. **手动安装CUDA 11.3**：用户可以尝试卸载默认的CUDA版本，手动安装CUDA 11.3，并配置环境变量。但需要注意依赖库如cuDNN、TensorRT是否兼容CUDA 11.3。 3. **使用容器或虚拟环境**：通过Docker容器或conda环境隔离CUDA版本，可能避免系统级更改。但Jetson设备的架构（ARM）可能限制可用容器的兼容性。 4. **降级JetPack版本**：如果兼容性无法实现，建议用户使用支持CUDA 11.3的JetPack版本，如JetPack 4.x或5.x，并查看NVIDIA的发布说明。 需要提醒用户注意潜在问题，如系统不稳定、组件冲突，以及性能影响。同时，参考引用中的SDK Manager安装流程，可能需要指定旧版组件。 最后，总结可行步骤，并建议备份系统以防万一。</think>### 分步解答： JetPack 与 CUDA 的版本兼容性由 NVIDIA 严格设计，官方未提供直接强制兼容旧版 CUDA 的方法。以下是可能的解决路径及注意事项： 1. **确认版本依赖关系** 访问 [NVIDIA Jetson 官方文档](https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack)，查看 JetPack 6.2 的组件列表。若其默认包含 CUDA 12.x，则需要验证以下依赖： - cuDNN、TensorRT 等组件是否支持 CUDA 11.3 - 系统内核和驱动是否适配 CUDA 11.3（如需要降级 GPU 驱动） 2. **手动安装 CUDA 11.3** **步骤**： - 卸载当前 CUDA 版本： ```bash sudo apt-get purge cuda-* ``` - 从 [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 下载 CUDA 11.3 的 ARM64 版本（需确认 Jetson 平台支持） - 安装时跳过驱动安装（避免与 JetPack 内核冲突）： ```bash sudo sh cuda_11.3.xxx.run --toolkit --silent --override ``` - 配置环境变量： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` **风险**：可能导致 JetPack 其他组件（如深度学习框架）因依赖冲突无法运行[^1]。 3. **使用容器化方案** 通过 Docker 或 NVIDIA L4T 容器运行 CUDA 11.3 环境： ```bash # 示例：拉取支持 CUDA 11.3 的 NGC 容器（需确认是否存在 ARM64 版本） docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-base:r32.7.1 ``` 此方法依赖 NVIDIA 提供的预构建镜像，需验证 CUDA 版本和硬件兼容性。 4. **降级 JetPack 版本** 若上述方法不可行，建议回退到支持 CUDA 11.3 的 JetPack 版本（如 JetPack 4.6.1 默认包含 CUDA 10.2，或 JetPack 5.x 可能支持 CUDA 11.x 变体）。通过 SDK Manager 安装旧版本时需选择对应 L4T 版本。 ### 关键注意事项： - **硬件限制**：Jetson 设备的 GPU 架构（如 Maxwell/Pascal）可能仅支持特定 CUDA 版本 - **功能缺失**：CUDA 11.3 可能无法调用 JetPack 6.2 新增的 API（如新版 TensorRT 的优化算子） - **系统稳定性**：非官方兼容可能导致 OTA 更新失败或系统崩溃
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