本文介绍了在NVIDIA Jetson Orin NX上安装PyTorch 2.5.0和torchvision 0.20的三种方案，其中推荐使用预编译的whl文件安装。同时提供了cuSPARSELt库的安装方法，并解决了因NumPy版本不兼容导致的错误问题。文章还指出当前JetPack 6.2尚未有官方适配的PyTorch 2版本，建议等待官方更新。通过详细的安装步骤和错误处理方法，帮助用户在Je

执行完这一步之后, 再测试一遍, 我已经可以正常在python代码中导入 pyrealsense2库, python能正常调用运行.python代码运行过程中出现缺什么库就安装什么库, arrch64上安装库的方式跟x86电脑环境的安装方式是差不多的.

一.最最最重要的官方ultralytics量化速度信息二.设置onnx模型导出的输出头数量和输出头维度三. 设置单batch和多batch的onnx模型导出四. onnx导出为tensorrt的engine模型五. 验证tensorrt的engine模型六. 额外知识点

以及比较重要的一些库以及对应的版本：torch， huggingface_hub，diffusers，transformers，lama-cleaner。1_mask.jpg是单通道的掩膜图(jpg或者png),要扣除的区域设置为白色, 其他不扣除的区域设置为黑色.浏览器输入网址即可使用, 上传一张图, 手动涂抹不想要的区域即可.(如果没有1_mask.jpg图, 可以参考下面的。的代码, 手动生

如果已经安装了NVIDIA驱动版本，先卸载旧驱动，再安装新CUDA对应的驱动，如果没有安装过NVIDIA驱动版本，可以直接安装新CUDA版本，它会自动安装对应的NVIDIA驱动。（2）执行nvidia-smi命令，显示是cuda的版本号（每个cuda版本对应了不同驱动版本），提供有关系统中NVIDIA GPU的实时状态信息。一个带显卡的环境系统能安装多个CUDA版本，但不能安装多个NVIDIA驱动

如果已经安装了NVIDIA驱动版本，先卸载旧驱动，再安装新CUDA对应的驱动，如果没有安装过NVIDIA驱动版本，可以直接安装新CUDA版本，它会自动安装对应的NVIDIA驱动。（2）执行nvidia-smi命令，显示是cuda的版本号（每个cuda版本对应了不同驱动版本），提供有关系统中NVIDIA GPU的实时状态信息。一个带显卡的环境系统能安装多个CUDA版本，但不能安装多个NVIDIA驱动

（1）通过多次递归迭代，建立一个二叉树，以二叉树的方式，提升数据聚类和搜索速度，但会损失一些精度。（2）建树过程相对比较耗时，但建树只需要一次，部署到线上或者其他设备上，能无数次聚类搜索。(类似于人脸识别的人脸底库)

想把网页保存成PDF或者输出给打印时，有2款网页插件值得推荐：（在网页扩展中安装）（先安利一个AI算法论文和代码的网站：https://paperswithcode.com）

第一种方案：（推荐解决方案，亲测有效） Chrome不兼容以前版本的Window版本，对Chrome.exe进行属性管理，再根据下面图像内容进行一步步操作，再重新启动Chrome即可解决。