问题标签 [jetson-xavier]

能够将 pytorch 模型转换为 onnx 并使用 pytorch 验证 onnx 输出。它工作正常。但是当我尝试将 onnx 转换为 tensorrt 引擎时，它在 onnx 解析器上失败并返回此错误。

[TensorRT] 错误：INVALID_ARGUMENT：getPluginCreator 找不到插件 ScatterND 版本 1

Onnx 版本：1.6.0 Tensorrt 版本：7.1.3.4

谁能在这里提供帮助，如何在 python 中添加 ScatterND 插件以及如何使用它？有没有其他方法可以解决这个问题？

提前致谢。

大家下午好，

当试图通过 AGX Xavier 上的 GPIO 接头控制步进电机时，我遇到了以下问题：

在将 jetson-gpio 库用于与 python 兼容的 GPIO 控制时，我可以运行所有示例脚本（包括“simple_pwm.py”，这将在本文后面部分介绍）。

但是，当我尝试将 JetsonGPIO 库用于与 c++ 兼容的 GPIO 控制时，使用 GPIO::PWM() 命令时会出现以下错误：

但是，Python（语法）中的相同命令确实有效。我已将 99-gpio.rules 文件移动到 /etc/udev/rules.d 并创建了 gpio 组并将我的用户添加到该组。我试过用 sudo 运行所有命令，不幸的是没有效果。

有谁知道如何解决权限问题？我真的很想在 C++ 脚本而不是 python 中使用 GPIO::PWM 函数。

此致，

路德

额外信息：

如以下链接中所述：配置 GPIO Nvidia Jetson

可以配置 Jetson 设备的 GPIO 标头。40 引脚扩展接头上的 3 个 PWM 引脚默认禁用，因此需要启用这些引脚。我已经做到了。

我正在尝试通过python中的Jetson.GPIO库将蜂鸣器连接到jetson xavier NX，我尝试了很多，但似乎无法正确，我也对此进行了大量研究，但找不到任何有用的信息。

你能帮助我吗？我正在尝试将蜂鸣器连接到 GPIO，以便我可以控制它何时发出哔哔声以及何时通过 python 停止。

感谢您的时间！

我在 Jetson Xavier 上运行 YOLO v3，我使用 python 和 OpenCV DNN 模块进行推理，它非常慢，似乎对我的应用程序无效。所以我正在寻找另一种可以在 Xaviar 上实时运行的检测模型。它必须具有合理的准确性，所以我不考虑运行 YOLO-tiny。有什么建议吗？什么型号能够在 Xaviar 设备中实时运行？

我在我的 jetson xavier nx 上使用 tensorflow 1.14 运行基本对象检测模型。我正在尝试优化我在这个模型上的内存使用。我在 cpu 和 gpu 之间有 8 gb 共享内存。在我进行任何优化之前，裸模型运行在 ~6gb 内存上。当我使用 per_process_gpu_memory_fraction=0.2 仅将 %20 内存用于 gpu 时，顺便说一下，我不确定这在 jetson 的共享内存上是如何工作的，它绝对不会限制我的所有内存或让 gpu 仅使用总内存的 %20很奇怪，对我来说甚至更荒谬的是，当我使用该参数时，我的总内存消耗下降到 ~4gb，而没有明显的后果。我期待它会增加模型的推理时间，但事实并非如此，它相对相似。

现在这对我来说太棒了，但我想知道如何节省 2gb 的内存而不会有任何后果？幕后发生了什么？

我用各自的图像刷新了我的 Xavier NX 和 TX2 并成功设置了一切。我还启用了 ssh，但发现要使 ssh 工作，我需要在 Xavier/TX2 开机后将其插入显示器。开机后我可以使用ssh，甚至断开显示器仍然可以使用ssh。但是一旦我关闭它并重新启动它，我就必须重复这个过程。我计划在无法访问显示器的比赛中使用 Xavier/TX2，所以有什么方法可以让 ssh 在初始电源打开时启动？谢谢你。

Jetson Xavier 放在实验室，我想从家里的不同 LAN 访问它。我尝试使用 VNC 访问，但出现“访问超时”错误。

我对拿铁熊猫做了同样的事情，它工作得很好。如何远程访问 Jetson？

任何帮助将不胜感激。

问候

我正在尝试在 Mxnet 上使用 Nvidia Xavier NX 脚本训练深度学习模型，但一直遇到以下错误，我不确定问题是什么：

它一直说它需要 Opencv，即使我在那里安装了 Opencv 4.5。我在互联网上的其他地方查看，它提到在您的 config.mk 文件上设置 USE_OPENCV = 1 但这并没有什么不同。有人有想法么？谢谢。

在我看来，开机和关机有两种不同的行为：

1. 如果我通过操作系统关闭jetson xavier nx，然后关闭电源，当我重新打开电源时，jetson xavier 不会启动。首先，我必须从设备上拔下电源插头并重新插入。
2. 如果我只是关闭电源并以这种方式关闭jetson xavier，它将在我再次打开电源后立即重新启动。

虽然第二个可行，但首先关闭操作系统似乎总是更好，但移除并重新插入电缆以重新启动它有点奇怪。

这样做的正确方法是什么？或者第二个不用担心？还是我最好安装某种开关，或者处理这个基本问题的最简单方法是什么？

我有一个非常具体的代码序列的分段错误，并且仅在 Xavier Jetson 上：

如果我删除这些步骤之一，代码将毫无问题地运行。我不知道其他一些代码序列是否会导致同样的行为，但我很确定它们存在。

我试图弄清楚这里出现分段错误的原因是什么，但是直到现在，我还没有运气。

我认为这可能与 tensorflow 内存增长策略以及 Xavier Jetson 在 CPU 和 GPU 之间共享内存的事实有关。

我想知道是否有任何方法可以解决此问题或解决方法，以及是否有人对此行为有解释。

笔记：

创建此模型的代码：

版本：

输出：