Jetson Nano部署yolov8或11【致命三连坑】 1.JetPack4.6自带的Python3.6根本跑不动YOLOv11（最低得python3.8） 2.CUDA10.2根本找不到对应PyTorch版本 3.自己编译环境各种报错，opencv/numpy版本连环冲突 【救命锦囊】 编译了适配JetPack4.6的： Python3.8环境 CUDA10.2专属PyTorch1.11 完整依赖项的whl安装包 （终于不用自己配环境配到哭） 随着人工智能技术的不断发展，边缘计算和智能视觉应用越来越受到重视。NVIDIA Jetson Nano作为一款面向边缘计算的微型计算机，因其出色的性价比和性能，被广泛应用于小规模的人工智能项目中。在这些项目中，实时目标检测算法的部署尤为关键，YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的目标检测算法，其最新版本yolov8和yolov11在性能和速度上都有显著提升，但部署这些高版本YOLO到Jetson Nano上面临着诸多挑战。 Jetson Nano出厂预装的JetPack4.6版本自带Python3.6，而YOLOv11至少需要Python3.8版本才能顺利运行。这意味着用户需要升级系统自带的Python环境，以确保兼容性和性能。CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大增加部署的复杂度和失败的风险。 为了解决这些难题，开发者精心编译了一套适配JetPack4.6的软件包。这个软件包包括了Python3.8环境，专门为CUDA10.2适配的PyTorch1.11版本，以及所有必需依赖项的预编译whl安装包。通过这种方式，开发者确保了环境的一致性和稳定性，大大降低了用户在部署YOLOv8或YOLOv11时的技术门槛。 有了这套预编译的whl包，开发者和用户可以更加快速和便捷地在Jetson Nano上部署YOLO，享受GPU加速带来的实时目标检测的便利。这对于希望在边缘设备上部署高性能AI应用的开发者而言，无疑是一个巨大的福音。 这个资源包对于希望在NVIDIA Jetson Nano上部署最新版YOLO的开发者来说，提供了一个简化的解决方案。它不仅解决了版本不兼容的头疼问题，还极大地提升了部署效率和成功率，使得在边缘计算设备上实现高效的实时目标检测成为可能。

Colab配置SwinTransformer环境. Colab系统： Ubuntu 18.04.6 LTS；CUDA 11.2。 预安装cuda10.2；安装apex失败；why:cuda版本不一致；solution：将Colab的cuda降级到10.2。

cuda10.2+cudnn-10.2.zip

ZED-SDK-Windows10-cuda10.2-v3.8.1.exe

深度学习环境搭建pytorch+CUDA+python3.8

mmdeploy-0.8.0-windows-amd64-cuda10.2-tensorrt8.2.3.0.zip是mmlab开发包

省得大家下载不了，这个是cuda10.2对应的cudnn版本，cuda10.2用迅雷下载也挺快的，也挺大，所以上传不了这里，另外git和wget都是好东西，git可以通过bash，git，sh等指令；wget就是方便大佬们放链接下载用的。详细见XXX

MX250显卡驱动+cuda10.2+cudnn10.2

PaddleDetection的模型GPU推理库---paddle_inference_CUDA10.2_cudnn7.6.5.zip

1647606582078907_ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.7.0.run