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适用于NVIDIA Jetson设备的PyTorch环境Docker镜像，集成PyTorch 2.2、TorchVision、TensorRT等组件，支持GPU加速和模型优化，适用于深度学***开发与部署。
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l4t-pytorch
容器概述
l4t-pytorch是专为NVIDIA Jetson平台优化的Docker镜像，集成了PyTorch及其相关组件，适用于在Jetson设备上进行深度学模型开发、训练和推理。该镜像基于L4T (Linux for Tegra)系统，提供了完整的PyTorch深度学环境，支持GPU加速和TensorRT优化。
构建状态
| l4t-pytorch | |
|---|---|
| 构建状态 |  # 或显式指定上述容器镜像之一 jetson-containers run dustynv/l4t-pytorch:r36.2.0 # 或使用'docker run'（指定镜像和挂载等） sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/l4t-pytorch:r36.2.0
jetson-containers run将参数转发给docker run，并添加一些默认值（如--runtime nvidia，挂载/data缓存，检测设备）。autotag会找到与您的JetPack/L4T版本兼容的容器镜像 - 无论是本地的、从注册表拉取的，还是通过构建的。
要将您自己的目录挂载到容器中，请使用-v或--volume标志：
jetson-containers run -v /主机路径:/容器路径 $(autotag l4t-pytorch)
要启动运行命令的容器（而非交互式shell）：
jetson-containers run $(autotag l4t-pytorch) my_app --abc xyz
您可以向其传递任何docker run支持的选项，它会在执行前打印出完整的命令。
构建容器
如果如上所示使用autotag，则在需要时会提示您构建容器。要手动构建，请先完成系统设置，然后运行：
jetson-containers build l4t-pytorch
上述依赖项将被构建到容器中，并在构建过程中进行测试。使用--help查看构建选项。
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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