安装 PyTorch 2.5.1 和 torchvision on Jetson Orin Nano
对于希望在 Jetson Orin Nano 上安装特定版本的 PyTorch 及其配套库如 torchvision 的用户来说，考虑到硬件特性和操作系统环境的独特性，推荐采用预编译二进制文件或通过 Docker 镜像的方式来进行部署。
使用预构建二进制文件安装
由于官方已经提供了针对 Jetson 平台优化过的 PyTorch 版本[^2]，可以直接利用 pip 工具来安装指定版本：
pip install torch==2.5.1+cu117 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 需要注意的是，在执行上述命令之前，请确认所使用的 Python 环境以及 pip 是最新版，并且与目标平台兼容。此外，确保 CUDA 版本匹配，这里假设使用的是 CUDA 11.7 (cu117)，这通常适用于较新的 JetPack/L4T 发行版。
利用Docker镜像简化配置过程
另一种更为简便的方法是借助 NVIDIA 提供的 NGC Catalog 中专门面向 Jetson 设备准备好的容器化解决方案[^4]。这种方法不仅能够快速搭建起开发环境，还能有效规避因手动编译带来的各种潜在问题。
对于仅需 PyTorch 和 torchaudio 支持的情况，可以从如下链接获取适合 JetPack 5.x 的轻量级镜像： nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch
启动该镜像的具体操作如下所示：
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-it --rm --runtime=nvidia --net=host --volume=/data:/workspace/data nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r35.1.0-py3 此方法允许开发者在一个隔离但功能完备的环境中测试和运行基于 PyTorch 的应用，而无需担心底层依赖关系的影响。
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