Jetson nano部署Yolov8 安装Archiconda3+创建pytorch环境（详细教程+错误解决）

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已于 2024-04-16 11:13:34 修改 · 2.2k 阅读

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#YOLO

于 2024-04-06 14:59:24 首次发布

本文介绍了如何在JetsonNano这种Aarch64架构的设备上部署YOLOv8深度学习模型，包括使用Archiconda解决官方Anaconda不支持的问题，配置Python3.8环境，以及手动安装兼容的PyTorch和Torchvision库。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

由于jetson nano 是aarch64架构，Anaconda官方不支持aarch64架构，所以有了一个叫“Archiconda”，其目的就是将conda移植到aarch64平台上

一. 下载地址 https://github.com/Archiconda/build-tools/releases

然后安装archiconda

bash  Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

二.配置Python环境

由于ultralytics，需要在python>=3.8运行，而官方自带的python3为python3.6，需要我们安装python3.8。为了保证后期的开发方便，我创建了单独环境，命令如下

1.安装依赖

cd ~
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-de

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