问题标签 [jetson-xavier]

我编写了从设备收集遥测信息并将其保存在.csv文件中的代码。

但是，我无法从以下位置检测到GPUGPUtil：

输出：

如果它与 Jetson 的架构类型有任何关系，我没有找到相关信息。

以下是一些额外的系统信息：

我在 Google CoLab 中训练了本教程教程中的分割模型，并将其转换为 tflite 格式。不幸的是，如果使用 tflite 的 C-API 在 Jetson Xavier 上加载 gpu_delegate，则会引发以下错误：

在测试了与 Jetson Xavier 上的 gpu_delegate 配合良好的不同模型之后，我假设 Conv2DTranspose 层正在创建这个问题。有人可以确认或知道该层的替换。为什么它使用动态大小的张量？

我在 c++ 中有一个应用程序使用 gstreamer 从相机获取视频，然后通过 UDP 将视频发送到 c++ 中的另一个应用程序，该应用程序获取视频并使用 webrct 进行重新流式传输。Jetson AGX 下的一切。

如果我从 H264 中的相机获取数据并直接发送，则视频在 4k 中完美运行：

获取视频的第一个管道

获取视频并通过 webrtc 发送的第二个管道

但是，如果我想在输入视频中进行一些进动，我无法在 4K 中执行此操作，因为我需要在通过 udp 发送视频之前对帧进行解码（然后编码）

在源代码的这个管道中，我尝试了 h264/h265。Morevoere，对于我尝试使用 h264 而不是 VP9 的编码，但看起来 H264 要慢得多。这就是我在编码部分使用 VP9 的原因。

在这种情况下，第二个管道是：

我的问题是，使用这种配置，我无法获得高质量的 4k 视频。我得到了视频，但质量很差，我假设 VP9 正在改变比特率以拥有连续的视频而不会丢失帧。我尝试在编码部分给出比特率，这可以提高图像质量，但我会丢失一些帧。

如果我使用 1080，那么我得到的视频质量很好，因此我觉得这是硬件处理能力的问题（我使用的是 jetson AGX）进行解码/编码。

有人知道提高管道性能的方法吗？我不确定我是否在管道中做一些“无用”的事情，这会导致 4k 视频的整个过程变慢。

我想在我的 Jetson AGX Xavier 开发工具包中使用 yolov5，我必须将 matplotlib 升级到 python3.6 支持的最高版本 3.3.4。我正在使用 python 3.6.9 版（Jetson AGX Xavier 的默认值）和 python3.6 支持 matplotlib 3.3.4 版。但是我不能将它升级到 2.1.1（这个版本也是默认的）。

我已经升级了 setuptools 并且我尝试了所有我能做到的命令。

我怎么解决这个问题？

错误代码和图像在这里。

错误

我用它的例子在 Jetson AGX Xavier 上编译了点云。现在我想检查点云的所有功能，例如可视化器和使用 gpu 计算。有什么方法或我可以做的测试包吗？

在 Nvidia jetson Xavier 中，当 cmake CudaSift