本文描敘如何配合 nVidia Jetson Orin Nano 的多核心 GPU 的裝置，利用 PyTorch 來作 CUDA python 程式開發。


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作者從國內主要的半導體公司退休，重回校園唸書；開始第三人生。分享退休投資規劃、科技產業經驗以及校園學習點滴。

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使用 PyTorch 進行 CUDA 程式開發在輝達 nVidia Jetson Nano 環境下

本文介紹如何在 nVidia Jetson Orin Nano 裝置上安裝 PyTorch，並運用其 Python 及 CUDA 環境進行機器學習和人工智慧的開發。提供詳細步驟。適合希望在該平臺上開展研究與開發的使用者。

在輝達 nVidia Jetson Orin Nano 裝置上安裝 PyTorch 的完整流程

<div class="draft-block draft--p left">單獨檢查python和pytorch版本指令：</div>
<div class="draft-block draft--p left">python -V</div>
<div class="draft-block draft--p left">pip show torch</div>

<div class="draft-block draft--p left">前陣子不小心把環境搞爆了，所以重新裝了一次，如果有朋友也想更新環境的話可以參考一下。</div>
<div class="draft-block draft--p left">順便筆記還沒整理成影片的更新內容⬇️</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>
<div class="draft-block draft--p left">＞環境版本</div>
<div class="draft-block draft--p left">Python 3.12.4</div>
<div class="draft-block draft--p left">Pytorch 2.3.0 (CUDA 12.1)</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>
<div class="draft-block draft--p left">＞更新 comfy</div>
<div class="draft-block draft--p left">git pull</div>
<div class="draft-block draft--p left">pip install -r requirements.txt</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>
<div class="draft-block draft--p left">＞run.bat 前端啟動語法<br>　(詳細解釋：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend )</div>
<div class="draft-block draft--p left">python main.py --front-end-version Comfy-Org/ComfyUI_frontend@latest</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>
<div class="draft-block draft--p left">＞torch 安裝指令 (先 uninstall)</div>
<div class="draft-block draft--p left">pip install torch==2.3.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu121</div>
<div class="draft-block draft--p left"></div>

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