?步驟一.創建虛擬環境
conda create -n yolov12 python=3.8.20注意：YOLOv12/YOLOv11/YOLOv10/YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7a/YOLOv5 環境通用
步驟二.激活虛擬環境
conda activate yolov12 #激活環境步驟三.查詢Jetpack出廠版本
Jetson系列平臺各型號支持的最高Jetpack版本：
????????注意：涉及JetPack版本大升級5->6，需要用官方工具重做系統,
查看當前出廠版本
apt-cache show nvidia-jetpack #查看jetpack版本步驟四.Pytorch安裝
安裝流程（關鍵）
????????YOLOv12官方配置環境要求Pytorch版本為2.2.2，筆者JetsonOrinNX的出廠JetPack版本為5.1.3，故按照英偉達官方對于Jetson提供的預編譯包鏈接，選擇鏈接中最貼近2.2版本的torch進行離線下載，再用命令行進行安裝。
離線安裝：
Torch下載鏈接
http://? developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v51/pytorch/ ?
????????注意：鏈接中的v51就是jetpack5.1版本，大家可根據自己版本修改此處，得到新鏈接內容，再選擇需要的torch版本。
鏈接打開后如圖所示：
安裝指令
pip install path to xx.whl #安裝該文件????????注意：此處的安裝文件名中的cp38是python3.8版本的意思，故在虛擬環境中安裝python版本時也要對應于此
在線安裝
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驗證是否安裝成功
conda list torch #查看目標環境是否安裝torchpython -c "import torch; print(torch.__version__)" #打印torch版本步驟五.安裝其他依賴項
pip install -r requirements.txt #集群安裝
步驟六.運行YOLOv12
python detect.py #運行腳本最后.可能遇見的問題與解決方法
1.報錯torch與torchvision不兼容
????????解決方法：刪掉原版本，安裝新版本
相關指令：
python -c "import torch; import torchvision; print(f'torch version: {torch.__version__}, torchvision version: {torchvision.__version__}')" #檢查當前安裝的 torch 和 torchvision 版本pip uninstall torchvision #清理舊版本
rm -rf ~/.cache/pip
rm -rf /home/jetson/.local/lib/python3.8/site-packages/torchvision* #刪除可能沖突的緩存文件
conda install torchvision=0.15 -c pytorch #指定安裝版本
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev #torchvision 需要 libjpeg 和 libpng 庫來支持圖像處理功能，安裝依耐項#驗證torchvision 的 C++ 擴展是否加載成功
import torchvision
print("Torchvision loaded successfully")
????????解決此問題用了一些時間，最后在安裝依賴項時，系統自動下載了torch2.3，手動升級了對應的torchvision到1.8,解決了該問題。
2.JetPack SDK官方參考資料
????????JetPack 是為 NVIDIA Jetson 平臺設計的一系列庫、API、工具和文檔的集合。它簡化了開發流程，使開發者能夠更容易地構建高性能的人工智能應用。JetPack 包含了用于圖像處理、計算機視覺、深度學習等領域的庫，比如 VisionWorks, cuDNN, TensorRT 等。此外，它還包含了操作系統鏡像、多媒體支持和其他必要的組件??
參考鏈接：JetPack SDK Archive
總結：Jetson是按照Jetpack版本去下載對應的Torch，這一點要和常規的根據CUDA版本去下載對應Torch有一定區別，需要注意。
#筆者也是新手，歡迎各位讀者批評指正，更多參考：YOLOv12環境配置，手把手教你使用YOLOv12訓練自己的數據集和推理(附YOLOv12網絡結構圖)，全文最詳細教程
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