1. Instale o jtop
sudo apt install python3-pip
sudo -H pip3 install -U jetson-stats
reboot
Após reiniciar, digite jtop no terminal (ctrl+alt+t) para ver diversas informações
2. Instale o jetpack
sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade
sudo apt-get install nvidia-jetpack
Após a conclusão da instalação, abra o jtop e você poderá ver
3. Instale a tocha e o torchvision
Instale o torch:
Selecione a versão do pytorch que você precisa no PyTorch for Jetson e faça o download. Instalei a versão v1.12.0.
sudo apt-get install -y libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
Abra um novo terminal na área de trabalho (ctrl+alt+t) e digite
python3
import torch
print(torch.__version__)
Verifique se a instalação foi bem-sucedida.
Ver correspondência de versão
A versão da tocha é v1.12.0
e a versão correspondente da torchvision é v0.13.0
Instale o torchvision:
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch v0.13.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.13.0
python3 setup.py install --user
A instalação demora um pouco.
Após a conclusão, abra um novo terminal na área de trabalho (ctrl+alt+t) e digite:
python3
import torchvision
print(torchvision.__version__)
A versão do torchvision será exibida. Continue inserindo os seguintes comandos neste terminal:
python3
import torch
print(torch.cuda.is_available())
Retorne verdadeiro
4. Configure os requisitos do yolov5. Baixe o yolov5
do github . Estou usando a versão yolov5-7. Abra os requisitos e comente as linhas 9, 16 e 17 com #.
python3 -m pip install --upgrade pip
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt
Depois que o pacote for instalado,
cd yolov5
python detect.py --source data/images --weight yolov5m.pt --view-img
Ele será exibido no terminal e os resultados da execução serão salvos em runs/detect/exp.
O ambiente do yolov5 foi inicialmente configurado.
Atualizado continuamente. . .