文件名称：jetson容器：适用于NVIDIA Jetson和JetPack-L4T的机器学习容器
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 22:15:07
docker dockerfiles machine-learning containers tensorflow
Jetson和JetPack的机器学习容器 以下Docker容器映像托管在 （NGC）上，用于在Jetson上进行机器学习： 还为以下容器提供了Dockerfile，这些容器可以为JetPack 4.4或更高版本构建： ROS Melodic（ ros:melodic-ros-base-l4t-r32.4.4 ） ROS Noetic（ ros:noetic-ros-base-l4t-r32.4.4 ） ROS2 ros:eloquent-ros-base-l4t-r32.4.4 （ ros:eloquent-ros-base-l4t-r32.4.4 ） ROS2 Foxy（ ros:foxy-ros-base-l4t-r32.4.4 ） 以下是使用随附的Dockerfile构建和测试容器的说明。 Docker默认运行时 要在docker build操作期间启用对CUDA编译器（nvcc）的访问，请在尝试构建容器之前，将"default-runtime": "nvidia"到/etc/docker/daemon.json配置文件中： { " runtimes "
【文件预览】：
jetson-containers-master
----Dockerfile.ros.foxy(4KB)
----Dockerfile.ros.eloquent(2KB)
----Dockerfile.pytorch(4KB)
----test()
--------test_numpy.py(139B)
--------test_onnx.py(107B)
--------test_opencv.py(149B)
--------test_numba.py(716B)
--------test_ros2_version.sh(67B)
--------test_tensorrt.py(127B)
--------test_torchvision.py(8KB)
--------test_torchaudio.py(136B)
--------test_ros_version.sh(64B)
--------test_cupy.py(297B)
--------test_pytorch.py(1KB)
--------test_pandas.py(147B)
--------test_scipy.py(112B)
--------test_tensorflow.py(333B)
--------test_cuda.py(512B)
--------test_sklearn.py(122B)
----Dockerfile.ros.melodic(2KB)
----Dockerfile.ros.noetic(2KB)
----Dockerfile.tensorflow(3KB)
----Dockerfile.ml(5KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(102B)
----README.md(4KB)
----scripts()
--------stage_dev.sh(741B)
--------docker_push.sh(1KB)
--------docker_base.sh(533B)
--------docker_run.sh(4KB)
--------docker_test_ros.sh(884B)
--------docker_test_ml.sh(4KB)
--------docker_build_ros.sh(506B)
--------docker_build.sh(240B)
--------l4t_version.sh(2KB)
--------docker_build_ml.sh(4KB)
----packages()
--------ros_entrypoint.sh(96B)