ARM上配置anaconda教程-白红宇

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

执行安装脚本，与系统的交互完成安装过程。

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 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) ：直接拼接

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三)：基于特征匹配拼接

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) ：基于模板匹配拼接

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四)：基于Stitcher类拼接

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测（建议收藏！）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布，正式开源文本图像智能分析利器

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | SAM2（Segment Anything Model 2）新一代分割一切大模型介绍与使用（步骤 + 代码）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label ！超震撼 AI 自动标注工具，开箱即用、检测一切

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测，图像分割，图像分类，姿态检测，带方向目标检测)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了：将重新定义AI的可能性

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测（代码+数据集！）

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级，新增旋转目标检测，又该学习了！

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏！)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集？

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测

查看>>

OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜

查看>>