成功安装Torch2-CUDA和TorchVision-CUDA在NVIDIA Jetson Orin NX上：完整指南（Ubuntu 22.04, JetPack 6.2, CUDA 12, cuDNN 9教程）

在开始前，确保系统运行Ubuntu 22.04并已安装JetPack 6.2，包括CUDA 12和cuDNN 9。以下步骤涵盖从更新系统到验证安装的全过程。

前提条件

• 硬件：NVIDIA Jetson Orin NX开发板。
• 软件：Ubuntu 22.04操作系统，JetPack 6.2，CUDA 12，cuDNN 9。
• 网络：稳定的互联网连接以下载包。
• 知识：基本命令行操作经验。

步骤1：更新系统包

打开终端，运行以下命令更新包列表并升级系统：

    sudo apt updatesudo apt upgrade -y  

这确保系统兼容性，避免安装冲突。NVIDIA Jetson Orin NX的ARM架构需要特定调整。

步骤2：安装依赖项

安装Python和构建工具：

    sudo apt install -y python3-pip python3-dev build-essential cmake  

升级pip到最新版本：

    pip3 install --upgrade pip  

步骤3：安装torch2-cuda和torchvision-cuda

由于ARM架构，不能直接用官方PyTorch包。使用预编译wheel文件安装torch2-cuda和torchvision-cuda：

    pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  

注意：CUDA 12对应cu121。如果失败，请访问NVIDIA开发者论坛获取Jetson专用版本。JetPack 6.2已优化CUDA 12支持。

步骤4：验证安装

检查torch2-cuda和torchvision-cuda是否成功：

    python3 -c "import torch; print(torch.version); print(torch.cuda.is_available())"  

输出版本号和True表示CUDA可用。验证torchvision-cuda：

    python3 -c "import torchvision; print(torchvision.version)"  

常见问题

• 问题1：安装错误。确保依赖项已安装，或使用虚拟环境隔离。
• 问题2：CUDA不可用。检查CUDA 12安装和PATH变量。JetPack 6.2应自动配置。
• 问题3：版本不匹配。参考NVIDIA文档选择兼容的torch2-cuda和torchvision-cuda版本。

结论

通过本教程，您已在NVIDIA Jetson Orin NX上成功安装torch2-cuda和torchvision-cuda。利用JetPack 6.2的CUDA 12加速，可高效运行深度学习模型。如有问题，请查阅NVIDIA社区。关键词：NVIDIA Jetson Orin NX, torch2-cuda, torchvision-cuda, JetPack 6.2，这些关键词已融入教程以提升SEO效果。