Jetson Nano 系统安装:安装 CUDA

本文档介绍了如何在Jetson Nano上配置CUDA环境,使其能够成功运行nvcc-V。步骤包括编辑.bashrc文件,将CUDA路径添加到环境变量PATH和LD_LIBRARY_PATH中,然后通过source命令使更改生效。按照这些步骤操作后,CUDA即成功导入。
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jetson nano默认已经安装了CUDA10.0,但是直接运行 nvcc -V是不会成功的,需要你把CUDA的路径写入环境变量中。

$ sudo gedit  ~/.bashrc

在最后添加

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后保存退出

最后 source 一下这个文件。

source ~/.bashrc
nvcc -V

到这里CUDA就导入成功了
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参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/deeplearningfeng/article/details/89554181

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<think>好的,我需要回答用户关于在Jetson平台上使用OpenCV与CUDA集成的问题。首先,用户提到了Jetson设备,比如Nano、TX2等,这些设备通常运行JetPack SDK,所以可能需要参考相关的安装指南。用户提供的引用中有几个相关的链接,比如引用[1]和[3]提到了在Jetson Nano和TX2上安装OpenCV的步骤,特别是提到需要重新构建OpenCV并启用CUDA支持。 首先,我应该确认用户的问题核心:如何在Jetson平台上配置OpenCV以使用CUDA加速。用户可能已经安装了JetPack,但需要正确的编译选项来启用CUDA。根据引用[3],用户可能需要卸载现有的OpenCV4Tegra并自行编译,这可能涉及到在CMake配置中启用CUDA相关的选项。 接下来,我需要整理步骤。首先确保系统更新和依赖安装,如引用[4]中的基础包安装,包括cmake、python3-pip等。然后下载OpenCV源代码,配置CMake时启用CUDA,比如设置-D WITH_CUDA=ON,以及其他必要的选项如CUDA_ARCH_BIN。编译和安装后,需要验证是否成功,比如检查cv2.getBuildInformation()中的CUDA信息。 用户可能遇到的问题包括编译时的依赖项缺失,或者CUDA架构不匹配。例如,不同的Jetson设备有不同的CUDA架构版本,需要正确设置CUDA_ARCH_BIN参数。例如,Jetson Nano是5.3,TX2是6.2,Xavier是7.2。这部分需要特别注意,否则编译可能会失败或无法充分利用硬件加速。 另外,用户可能需要测试CUDA功能是否正常工作,比如使用cv2.cuda模块的函数。如果测试代码运行正常,说明集成成功。如果遇到问题,可能需要检查编译日志,确认CUDA是否被正确启用,或者是否有路径问题。 最后,根据用户需求生成相关问题,比如性能优化方法、常见问题解决等,以帮助用户进一步探索。</think>### 在Jetson平台上使用OpenCV与CUDA集成的步骤 #### 1. **系统准备** - 确保已安装JetPack SDK(包含CUDA、cuDNN等基础组件) 例如,Jetson Nano推荐JetPack 4.6+,Jetson Xavier NX需JetPack 4.5+[^1]。 - 更新系统安装依赖项: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev ``` #### 2. **下载并配置OpenCV源码** - 下载OpenCV和OpenCV Contrib仓库: ```bash git clone --branch 4.5.4 https://github.com/opencv/opencv.git git clone --branch 4.5.4 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` - 创建编译目录并配置CMake: ```bash mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_CUDA=ON \ -D CUDA_ARCH_BIN=5.3 \ # Jetson Nano为5.3, TX2为6.2, Xavier为7.2 -D CUDA_FAST_MATH=ON \ -D WITH_CUBLAS=ON \ -D WITH_LIBV4L=ON \ -D WITH_OPENGL=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \ -D ENABLE_NEON=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. ``` #### 3. **编译与安装** - 使用多线程编译(根据设备调整线程数,Nano建议`-j4`): ```bash make -j4 sudo make install sudo ldconfig ``` #### 4. **验证CUDA支持** - 运行Python测试脚本: ```python import cv2 print(cv2.getBuildInformation()) # 检查输出是否包含"CUDA: YES" print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) # 应返回≥1 ``` - 测试CUDA加速函数: ```python gpu_img = cv2.cuda_GpuMat() gpu_img.upload(cv2.imread("test.jpg")) resized = cv2.cuda.resize(gpu_img, (300, 300)) ``` #### 5. **性能优化建议** - 启用FP16模式:在CMake中设置`-D CUDA_ARCH_BIN=...`时添加`-D CUDA_ARCH_PTX=`以兼容更多架构[^3]。 - 使用`cv2.cuda`模块的GPU加速API(如`cuda::GaussianBlur`)替代CPU操作。
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