Yocto怎么打补丁？
我正在尝试使用Yocto poky-warrior和meta-Tegra warrior-14t-r32.2层为Jetson-Nano构建映像。 我一直在关注this thread，因为他和我有相同的问题，该帖子上的答案解决了它，但随后出现了一个新问题。使用 构建 bitbake core-image-minimal 停止，错误为 ERROR: Task (…/jetson-n
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加载并运行测试 .trt 模型
我需要在 NVIDIA JETSON T2 中运行我的模型，所以我将我的工作 yoloV3 模型转换为 tensorRT(.trt 格式)(https://towardsdatascience.com/have-you-optimized-your-deep-learning-model-before-deployment-cdc3aa7f413d) 提到的这个链接帮助我将 Yolo 模型转换为
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使用自定义yocto图像在Jetson Nano上没有以太网访问
我已经用收据为jetson nano创建了一个非常小的图像: 继承核心映像继承distro_features_checkREQUIRED_DISTRO_FEATURES ="x11"IMAGE_FEATURES + =“程序包管理启动器"CORE_OS ="packagegroup-core-boot \packagegroup-core-x11 \packagegroup-xfce-base
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Flask应用在预测时一直处于加载状态(TensorRT)
这是问题的续篇 面对问题，而在Jetson nano上运行带有TensorRt模型的Flask应用 上面是解决方法，但是当我运行flask'app'时，它将继续加载并且不显示视频. 代码: def callback(): cuda.init() device = cuda.Device(0) ctx = device.make_context() onnx_
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u-boot脚本，允许在哪个rootfs部件之间进行引导(RAUC)
我已经成功地创建了一个带有两个rootfs分区的图像，以便使用yocto/poky在我的jetson nano上运行.我已经按照meta-rauc层的README和rauc用户手册创建了system.conf文件和rauc _％.bbappend文件，并且能够成功创建捆绑包. 据我了解，我需要某种 u-启动脚本: 为了使RAUC能够切换正确的插槽，其系统配置必须从引导加载程序的角度指定
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Keras ValueError:尝试将模型加载到另一个平台时，未知的layer:name
我已经在Nvidia Quadro板上使用Keras 2.2.4训练了卷积神经网络.我将训练有素的模型保存在两个单独的文件中:一个描述架构的文件(model.json)和另一个具有所有权重的文件(model.h5). 我想在运行Keras 2.2.2的Nvidia Jetson TX2板上加载已保存的模型，我正在尝试按以下方式进行操作: # load json and create m
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