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。

深度学习框架，gpu版本的pytorch，在python3.5+ cuda10.0 + cudnn7.6+pytorch1.2.0 gpu_torcvision0.4.0

主要介绍了Win10+GPU版Pytorch1.1安装的安装步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

YOLOV5环境文件 pytorch1.8.1+torchvision0.9 (arrch64)

一个老程序猿要走Pytorch的新路，先搭建一个运行调试环境，踩坑若干若干，那滋味就是一个字=太爽！分享给同路的小伙伴，一些学习成长吧！ 涉及的内容包括： 1.更新显卡驱动GTX1070 CUDA Version：11.6； 2.从官网下载对应版本的 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 3.安装NVIDIA cuDNN 4.安装Anaconda3 5.创建Pytorch_GPU运行的虚拟环境 6.使用清华镜像快速安装PytorchGPU版本 7.IDE安装Pycharm，链接Anaconda环境解释器 8.验证

由于业务需求，最近在啃yolov3的pytorch官方代码，经过一段时间的摸索，参考了一些博文，做了一个yolo系列的综述和总结，分享出来，大家共同学习，如有不足，欢迎指正。本ppt是结合了github上yolov3官方代码和博文注解，同时改正了参考博文里面的一些小错误。

pytorch1.10官方教程中文版，代码操作说明都有 1. PyTorch介绍 2. 学习PyTorch 3. 图像和视频 4. 声音 5. 文本 6. 强化学习 7. 在生产环境中部署PyTorch模型 8. 使用FX重构代码 9. 前端API 10. 扩展PyTorch 11. 模型优化 12. 并行和分布式训练 13. 移动端 14. 推荐系统

armv7l版的pytorch1.3.0的.whl资源 树莓派armv7l cpu 上装 pytorch1.3.0, torchvision-0.4.1

python3.7 cpu版 pytorch 1.5官方whl文件（windows 64位），使用pip一键安装

官网https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-nano-version-1-5-0-now-available/72048提供了下载地址我这边下载好了上传到csdn。