jetpack5.0对应版本的torch和torchvision

torchvision-0.13.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

PyTorch wheel (torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl)
「20260编译好的torchvision 0.13 whl 对应版本torch0.12」

/~c1003YIQi6~:/

链接:https://pan.quark.cn/s/d1818216d7cf

torchvision-0.13.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
torchvision-0.13.0a0: 包名和版本号 (0.13.0 alpha 版本)。

cp38-cp38: 表示此包适用于 CPython 3.8 版本。

linux-aarch64: 表示此包是为 Linux 操作系统、ARM64 (aarch64) 架构( Jetson Orin NX)编译的。
可以自行去官网下载源码进行编译

python3 setup.py bdist_wheel
定位到 nvcc编译器,从而完成 torchvision的编译,并在 dist/目录下生成 .whl文件
平台兼容性提醒

.whl文件是高度平台特定的。它只能在满足以下条件的环境中使用:

  • 操作系统: Linux

  • 处理器架构: ARM64 (aarch64,例如 NVIDIA Jetson 系列)

  • Python 版本: 3.8

  • CUDA 版本: 应与编译环境 (JetPack 5.0, CUDA 11.4) 兼容

  • PyTorch 版本 : 必须安装与编译时完全相同的 ​ PyTorch wheel (torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl)

源码编译并生成了 torchvision的 Wheel 安装包。请妥善保存此 torchvision-0.13.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl文件。今后在符合上述兼容性要求的其他 Jetson Orin NX 设备或虚拟环境中,您可以直接使用 pip install命令安装此文件,从而省去漫长的重新编译过程。

本文介绍了torchvision-0.13.0a0和torch-1.12.0a0的wheel安装包,适用于Linux/aarch64架构(如Jetson Orin NX)和Python 3.8环境。详细说明了编译方法:使用python3 setup.py bdist_wheel生成whl文件,并强调平台兼容性要求(需匹配CUDA 11.4和特定PyTorch版本)。建议保存该whl文件以便在其他兼容设备上快速安装,避免重复编译。下载链接已提供。

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