Jetson Orin NX 部署YOLOv12笔记
步骤一.创建虚拟环境
conda create -n yolov12 python=3.8.20注意：YOLOv12/YOLOv11/YOLOv10/YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7a/YOLOv5 环境通用
步骤二.激活虚拟环境
conda activate yolov12 #激活环境步骤三.查询Jetpack出厂版本
Jetson系列平台各型号支持的最高Jetpack版本：
注意：涉及JetPack版本大升级5->6，需要用官方工具重做系统,
查看当前出厂版本
apt-cache show nvidia-jetpack #查看jetpack版本步骤四.Pytorch安装
安装流程（关键）
YOLOv12官方配置环境要求Pytorch版本为2.2.2，笔者JetsonOrinNX的出厂JetPack版本为5.1.3，故按照英伟达官方对于Jetson提供的预编译包链接，选择链接中最贴近2.2版本的torch进行离线下载，再用命令行进行安装。
离线安装：
Torch下载链接
http:// developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v51/pytorch/
注意：链接中的v51就是jetpack5.1版本，大家可根据自己版本修改此处，得到新链接内容，再选择需要的torch版本。
链接打开后如图所示：
安装指令
pip install path to xx.whl #安装该文件注意：此处的安装文件名中的cp38是python3.8版本的意思，故在虚拟环境中安装python版本时也要对应于此
在线安装
sudo python3 -m pip install --no-cache https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v51/pytorch/torch-2.0.0a0+8aa34602.nv23.03-cp38-cp38-linux_aarch64.whl验证是否安装成功
conda list torch #查看目标环境是否安装torchpython -c "import torch; print(torch.__version__)" #打印torch版本步骤五.安装其他依赖项
pip install -r requirements.txt #集群安装
步骤六.运行YOLOv12
python detect.py #运行脚本最后.可能遇见的问题与解决方法
1.报错torch与torchvision不兼容
解决方法：删掉原版本，安装新版本
相关指令：
python -c "import torch; import torchvision; print(f'torch version: {torch.__version__}, torchvision version: {torchvision.__version__}')" #检查当前安装的 torch 和 torchvision 版本pip uninstall torchvision #清理旧版本
rm -rf ~/.cache/pip
rm -rf /home/jetson/.local/lib/python3.8/site-packages/torchvision* #删除可能冲突的缓存文件
conda install torchvision=0.15 -c pytorch #指定安装版本
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev #torchvision 需要 libjpeg 和 libpng 库来支持图像处理功能，安装依耐项#验证torchvision 的 C++ 扩展是否加载成功
import torchvision
print("Torchvision loaded successfully")
解决此问题用了一些时间，最后在安装依赖项时，系统自动下载了torch2.3，手动升级了对应的torchvision到1.8,解决了该问题。
2.JetPack SDK官方参考资料
JetPack 是为 NVIDIA Jetson 平台设计的一系列库、API、工具和文档的集合。它简化了开发流程，使开发者能够更容易地构建高性能的人工智能应用。JetPack 包含了用于图像处理、计算机视觉、深度学习等领域的库，比如 VisionWorks, cuDNN, TensorRT 等。此外，它还包含了操作系统镜像、多媒体支持和其他必要的组件
参考链接：JetPack SDK Archive
总结：Jetson是按照Jetpack版本去下载对应的Torch，这一点要和常规的根据CUDA版本去下载对应Torch有一定区别，需要注意。
#笔者也是新手，欢迎各位读者批评指正，更多参考：YOLOv12环境配置，手把手教你使用YOLOv12训练自己的数据集和推理(附YOLOv12网络结构图)，全文最详细教程