jetson@yahboom:~/yolov5$ python3 detect.py --source 0 Namespace(weights='yolov5s.pt', source='0', img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, device='', view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, update=False, project='runs/detect', name='exp', exist_ok=False) YOLOv5 馃殌 v5.0-0-gf5b8f7d torch 2.1.1 CPU Fusing layers... /usr/local/python3/lib/python3.10/site-packages/torch/functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /pytorch/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:3526.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients, 17.0 GFLOPS [ WARN:[email protected]] global cap_v4l.cpp:1848 getProperty VIDEOIO(V4L2:/dev/video0): Unable to get camera FPS 1/1: 0... success (3264x2464 at 99.00 FPS). Illegal instruction (core dumped)

<think>嗯，我现在需要在Jetson Nano上运行YOLOv5的时候遇到了“Illegal instruction (core dumped)”的错误，该怎么解决呢？首先，我得理解这个错误的原因。根据用户提供的引用资料，比如引用[1]和[4]，这个错误通常和硬件兼容性或编译问题有关。Jetson Nano是基于ARM架构的，可能有些指令集不被支持。 首先，我应该检查一下PyTorch的版本是否正确。因为Jetson Nano是ARM架构的，普通的PyTorch安装可能不兼容。需要安装NVIDIA官方提供的适用于Jetson的版本。比如引用[2]提到配置YOLOv5时可能遇到这个问题，所以可能需要从NVIDIA的源安装PyTorch。用户应该去NVIDIA的论坛或者官网找正确的安装命令，比如使用`pip3 install numpy torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`这样的命令。 然后，可能编译的库有问题。比如，如果用了错误的架构编译的库，会导致非法指令错误。用户可能需要重新编译依赖项，比如使用正确的CMake参数，确保针对ARM架构优化。例如，安装OpenCV的时候，可能需要从源码编译，并指定正确的配置选项。 接下来，检查CUDA和cuDNN的版本是否兼容。Jetson Nano的JetPack版本决定了支持的CUDA版本。如果用户安装了不匹配的版本，可能会导致问题。需要运行`nvcc --version`和查看cuDNN的版本来确认。 还有可能的问题出在Python环境上。比如，虚拟环境中可能混用了不同架构的包，或者依赖项版本冲突。这时候，创建一个干净的虚拟环境，并重新安装所有依赖可能会有效。引用[4]提到更换镜像源和配置环境后出现问题，可能环境配置有误。 另外，运行YOLOv5时使用的某些操作可能不被Jetson Nano支持。比如，模型中的某些层或者操作需要特定的CUDA支持，或者模型本身需要调整。可以尝试简化模型，或者使用更轻量级的版本。 最后，如果所有方法都试过了，还是不行的话，可能需要检查系统日志，使用`dmesg`或`gdb`来追踪具体的错误位置，或者参考社区的其他解决方案，比如引用[3]中的案例，可能需要特定的补丁或更新。 总之，解决步骤可能包括：安装正确的PyTorch版本、重新编译依赖库、检查CUDA/cuDNN兼容性、使用虚拟环境、调整模型配置、检查系统日志。需要一步步排查，确保每个环节都符合Jetson Nano的要求。</think>### 解决 Jetson Nano 运行 YOLOv5 时出现 "Illegal instruction (core dumped)" 的步骤 #### 1. **确认PyTorch版本兼容性** - Jetson Nano基于ARM架构，需安装NVIDIA官方提供的PyTorch版本。执行以下命令安装适配版本： ```bash wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whl -O torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip3 install numpy torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 此版本针对Jetson系列优化，避免指令集不兼容问题[^2][^4]。 #### 2. **重新编译关键依赖库** - **OpenCV**：若使用预编译的OpenCV可能缺少ARM支持，需从源码编译： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv && mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN=5.3 .. make -j4 sudo make install ``` - **其他依赖**：如NumPy、SciPy等，建议通过`pip3`安装时指定`--no-binary`选项强制源码编译： ```bash pip3 install --no-binary numpy numpy ``` #### 3. **检查CUDA与cuDNN版本** - 运行以下命令确认CUDA版本： ```bash nvcc --version ``` - 检查cuDNN是否安装正确： ```bash cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` Jetson Nano JetPack 4.6对应CUDA 10.2和cuDNN 8.2，需确保YOLOv5依赖与之匹配。 #### 4. **使用纯净虚拟环境** - 创建并激活虚拟环境以避免依赖冲突： ```bash sudo apt-get install python3-venv python3 -m venv yolov5_env source yolov5_env/bin/activate ``` - 在虚拟环境中重新安装依赖： ```bash pip3 install -r requirements.txt ``` #### 5. **调整模型配置** - 修改YOLOv5的`models/yolov5s.yaml`，禁用可能不支持的算子（如`Focus`层）： ```yaml backbone: #- [Focus, [64, 3]] # 注释此行 - [Conv, [64, 6, 2, 2]] # 替换为普通卷积层 ``` - 降低输入分辨率以减少计算压力： ```python python detect.py --imgsz 320 ``` #### 6. **系统级排查** - **查看核心转储文件**： ```bash ulimit -c unlimited sudo sysctl -w kernel.core_pattern=/tmp/core-%e.%p.%h.%t ``` 运行程序生成core dump后，用`gdb`分析： ```bash gdb python /tmp/core.python.<pid> bt # 查看堆栈跟踪 ``` - **更新系统与驱动**： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo reboot ``` #### 7. **已知解决方案参考** - 若使用`torch>=1.11`，尝试回退至`torch==1.10.0`。 - 在运行脚本前添加环境变量限制指令集： ```bash export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 ``` --- ###