yolo v5 NVIDIA Jetson Xavier NX 部署刷机+安环境(2)

最新推荐文章于 2025-07-07 16:26:29 发布

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#python

本文详细记录了在Ubuntu环境下部署YOLOv5模型所需的步骤，包括安装依赖库如matplotlib、opencv等，配置环境，安装PyTorch及torchvision，并解决安装过程中遇到的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

安环境

到10.28号，已经快差不多1个月，在我的磨叽之下，终于搞完，成功训练yolov5的detect.py文件，大部分参考了璐璐同学的NX所下环境，还有就是亲临指导了啊哈哈哈，她的文章点这里

1.开风扇：

$ sudo sh -c 'echo 140 >/sys/devices/pwm-fan/target_pwm'  //140那个数0-255之内都行

2.开机直接执行指令更新源：

sudo apt-get update

3.安装matplotlib:

sudo apt-get install python3-matplotlib

验证：python3
import matplotlib as plt
import numpy as np exit（）
4.安装opencv:

sudo apt-get install python3-opencv
sudo apt-get remove python3-opencv

验证：python3
import cv2
cv2.__version__ exit（）
5.安依赖：

sudo apt-get install cmake libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

6.安numpy:

sudo apt-get install git cmake libpython3-dev python3-numpy

7.安jtop：

$ sudo apt-get update
//$ sudo apt-get install python-pip(没用上)
$ sudo apt-get install python3-pip
$ sudo pip3 install jetson-stats
$ sudo jtop   # 启动jtop

8.安依赖：

sudo apt-get install cmake libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev
sudo pip3 install adafruit-circuitpython-servokit

9.安torch:torch安装最方便的就是找whl文件，然后安装，我的是1.7.0，资源如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1QLCGcw2WF-sABKlukP12Nw
提取码：a58p

拷到ubuntu系统上，第三行的文件名改改就行。

&sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
&pip3 install Cython
&pip3 install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl（改改）

10.安torch vision：

git clone -b v0.8.1 https://hub.fastgit.org/pytorch/vision.git
cd vision
sudo python3 setup.py install

报错：把py文件中的if has ffmeg改为if False
打开py文件进行修改:sudo gedit 文件名，保存之后重新运行就可以安装了。
检查:

python3     
import torch    
import torchvision
exit()

11.进入yolo v5文件夹（网上下载）运行detect.py文件之后发现少环境再安装：

python3 detect.py
sudo pip3 install tqdm==版本
sudo pip3 install seaborn==版本

如果不成功在版本后面加上：--default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

12.都安好了就可以了，进入文件夹，运行.py文件

python3 detect.py

去 runs/detect/exp里找

成功，撒花~

更新了一下任务：在NX上跑通yolo v5的detect.py文件，然后学习detect.py的代码，然后搞个深度摄像头D435I，将两个玩意结合起来跑代码，会更快？我也不知道。但是我终于知道之前教学生，学生为啥总说我不会了，因为是真的不会呀...too难