边缘计算与智能视觉应用 课件 6.2 Jetson TX2 安装YOLOV8

边缘计算与智能视觉应用6.2JetsonTX2安装YOLOV8讲课人：XXX时间：20XX年12月30日延时符AboutUs目录Jetpack的检查与升级01创建Conda环境02Pytorch安装03TensorRTPybind04Jetpack的检查与升级011、检查Jetpack版本命令：jtop，先查看jetpack版本，本实验在JETSONTX2jetpack4.6版本下通过测试，这将显示当前安装的Jetpack版本号2.备份重要数据在升级之前,请确保备份所有重要的数据和配置文件。3.更新软件源更新apt软件源，执行以下指令：sudoaptupdate4.升级系统包升级所有已安装的系统包，执行以下指令：sudoaptfull-upgradeJetpack的检查与升级5.安装NVIDIA软件源如果尚未安装,添加NVIDIA软件源，执行以下指令：sudoapt-add-repository/jetson/commonsudoapt-add-repository/jetson/t194(注意:t194可能需要根据你的Jetson型号调整)6.更新JetPack更新JetPack组件，执行以下指令：sudoaptupdatesudoaptinstallnvidia-jetpack7.重启设备完成安装后重启Jetson设备，执行以下指令：sudorebootJetpack的检查与升级8.验证升级重启后,验证新版本，执行以下指令：sudoapt-cacheshownvidia-jetpack9.更新CUDA工具包(可选)如果需要,更新CUDA工具包，执行以下指令：sudoaptinstallcuda-toolkit-10-210.清理旧文件(可选)升级完成后,可以清理不再需要的旧文件，执行以下指令：sudoaptautoremoveJetpack的检查与升级创建Conda环境02condacondacreate-nyolopython=3.8condaactivateyolopipinstallultralyticsonnxlapxnumpy==1.23.1-i/simple创建Conda环境Pytorch安装03将第6章安装包文件夹下Pytorch安装文件：torch-1.11.0a0+gitbc2c6ed-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，torchvision-0.12.0a0+9b5a3fe-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，通过ssh发送到Jetson边缘计算平台的down文件夹下，执行以下指令：pipinstalltorch-*.whltorchvision-*.whl安装完成Pytorch安装TensorRTPybind04们可以将TensorRT的功能无缝集成到Python3.8环境中，从而在保持环境现代化的同时，充分发挥JetsonTX2的硬件加速能力。将第6章安装包文件夹下的安装文件：tensorrt--cp38-none-linux_aarch64.whl，通过ssh发送到Jetson边缘计算平台的down文件夹下，执行以下指令：python-m