博客
关于我
ARM上配置anaconda教程
阅读量:740 次
发布时间:2019-03-21

本文共 559 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

ARM配置包管理器 Jetson Nano Aarch64对应的Achiconda3环境安装


解决步骤与实践指导


在搭建ARM平台开发环境时,特别是Jetson Nano搭载Aarch64系统时,Archiconda3的环境安装可能会遇到一些配置问题。本文将介绍实际操作中的解决方法以及有效的开发习惯。

为了顺利完成Archiconda3的安装,请按照以下步骤操作:

  • 首先确保系统已安装必要的系统工具和依赖项,包括但不限于Build Essential等基本开发套件。
  • 下载并准备Archiconda3的安装脚本文件。可以通过以下命令获取:
  • wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.2/Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh
    1. 执行安装脚本,与系统的交互完成安装过程。
    2. 为了提高开发效率,我们建议使用虚拟环境进行实验和项目开发。某虚拟机配置示例:

      • 系统类型:Linux 64位
      • 内存分配:建议分配8GB以上,具体需求根据项目规模而定-磁盘空间:为开发环境分配50GB+,以满足多模态项目的存储需求

      通过以上步骤,可以顺利完成Archiconda3环境的安装,并为后续的开发工作奠定良好的基础。

    转载地址:http://jwggz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>