Linux 35.6 + JetPack v5.1.4之 pytorch编译

1. 源由

目前,有很多科研性质的自动导航的开源代码,例如:

但是这些代码都有一个特性,基于ROS系统的一些组件:

当然逻辑上ROS2系统有对应的组件,但是要做升级就需要解决一些兼容性,以及异常问题的DEBUG。可以做,但是。。。。

从学习、研究、以及短平快项目的国内大体环境下,不会去深入系统性的解决问题,除非有利润,这是企业需要做的事情。

为了工作、学习上的收敛,期望jetson orin平台上能够集成更多的功能,我们暂时将目标对准了支持ROS中间件的Jetpack 5.1.4版本。

因为,该版本基于ubuntu20.04,支持ROS中间件,并且NVIDIA大部分AI算法以及Deepstream的功能都支持,且应该BUG修复的相对完善。

但是,pytorch官方仅支持到到2.1版本,虽然Jetpack5系列并未EOL。而在实际应用过程发现NVIDIA pytorch2.1存在导出onnx问题。

因此,想在Jetpack5系列上支持更新的pytorch版本。

2. 折腾

<think>好的,我需要帮助用户找到适用于Jetson设备JetPack 5.1.4版本的推荐驱动版本。首先,我要理清用户的需求。用户提到他们使用的是JetPack 5.1.4,并且想要寻找适合该版本的最佳驱动程序。根据提供的引用信息,尤其是引用[1]和[3],这两个都提到了JetPack 5.1.4的环境,但具体的驱动版本没有直接说明。 接下来,我需要了解JetPack版本和驱动程序之间的关系。JetPack SDK通常捆绑了特定的L4T(Linux for Tegra)版本,而L4T包含了操作系统镜像、驱动程序、库等。例如,JetPack 5.1.4应该对应某个特定的L4T版本。根据引用[1]中的Linux 35.6,可能L4T版本是35.6.x,因为L4T的版本号通常与Linux内核版本相关。但需要确认这一点。 查看引用[2],用户提到使用的是JetPack 5.1.3,对应L4T R35.5.0。而JetPack 5.1.4可能对应更高的L4T版本,比如R35.6.x。根据NVIDIA的发布习惯,每个JetPack版本会绑定特定的L4T版本,因此用户需要确定他们的设备对应的L4T版本是否正确。例如,引用[3]中的Linux 35.6可能对应L4T 35.6.0,所以驱动程序应该是与此L4T版本兼容的版本。 另外,用户可能需要安装的驱动程序包括GPU驱动、摄像头驱动(如引用[2]提到的2M和8M raw camera)、以及其他外设驱动。对于Jetson设备,推荐的做法是使用NVIDIA官方提供的SDK Manager来安装JetPack,这样会自动安装所有兼容的驱动和软件包。如果用户需要手动安装或更新驱动,应参考NVIDIA官方文档中针对特定L4T版本的驱动支持。 根据引用[4],用户可能已经安装了Ubuntu 22.04系统,并且配置了VNC等服务。因此,建议用户检查系统信息,使用命令如`head -n 1 /etc/nv_tegra_release`来查看L4T版本,确认是否为35.6.x,然后根据该版本查找对应的驱动程序。 总结来说,用户应确保使用与JetPack 5.1.4对应的L4T版本(如R35.6.x),并通过官方渠道获取驱动,或者使用SDK Manager自动安装。此外,针对特定硬件如摄像头,可能需要额外的驱动配置,参考引用[2]中的摄像头型号,可能需要查阅相关文档或社区支持。</think>根据JetPack 5.1.4的L4T版本要求,推荐驱动版本为**R35.6.x系列**,需通过NVIDIA官方渠道获取适配的驱动包。以下是具体说明: ### 驱动版本选择依据 1. **L4T版本绑定关系** JetPack 5.1.4对应Linux内核版本为`35.6`,即L4T R35.6.x系列(如R35.6.1)。此版本包含针对Jetson Orin的GPU驱动、CUDA工具链和摄像头驱动支持[^1][^3]。 2. **驱动验证方法** 通过终端命令查看当前L4T版本: ```bash head -n 1 /etc/nv_tegra_release ``` 若输出包含`R35 (release), REVISION: 6.x`,则表明系统已匹配JetPack 5.1.4的驱动基础。 3. **关键驱动组件** - **GPU驱动**:集成在L4T镜像中,版本通常为`535.x`,支持Jetson Orin的Ampere架构GPU加速。 - **摄像头驱动**:针对2M/8M RAW摄像头需使用`nvargus-daemon`服务,并检查`/etc/nvargus-daemon.conf`配置[^2]。 - **深度学习框架依赖**:PyTorch等库需通过`jetson-fpv`等工具链编译,确保CUDA版本与驱动兼容。 ### 推荐操作步骤 1. **官方镜像刷写** 使用SDK Manager重新安装JetPack 5.1.4完整包,自动部署匹配的驱动和固件。 2. **手动更新驱动(如需)** 访问[NVIDIA开发者页面](https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack),下载L4T R35.6.x的驱动包,执行: ```bash sudo ./apply_binaries.sh ``` 3. **摄像头驱动配置** 对于RAW摄像头,需在设备树中启用MIPI-CSI接口并加载`tegra-cam`内核模块: ```bash sudo dtc -I dtb -O dts /boot/dtb/tegra234-p3767-0000.dtb -o modified_dts # 编辑MIPI配置后重新编译设备树 ```
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