jetson nano super pytorch问题

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问题描述
我新购买的jetson nano super 板子刷成jetpack 6.2.2版本 ，cuda 12.6 没找到对应pytorch版本？？？
然后我发现了两种torch
第一种：
https://pypi.jetson-ai-lab.io/jp6/cu126
torch-2.10.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
torchvision-0.25.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

第二种：
torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
torchvision-0.20.0a0+afc54f7-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

我的问题是
1.这两种的torch有啥区别？
2.有没有jetpack6.2.2版本的torch，若没有我该怎么做
3.我使用diffuser0.36 torch2.5 torchvision 0.20版本的, 在使用ZimagePipelines时，遇到了torch.distributed has no attribute device_mesh问题

2

是否与以下问题类似？

3

不是他的这个问题，我的主要问题是，我应该使用哪种torch版本，是第一种还是第二种？

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使用第一种方式，安装如下版本

python -m pip install torch==2.10.0 torchvision==0.25.0   --index-url=https://pypi.jetson-ai-lab.io/jp6/cu12

然后跑一下如下程序

python - << 'EOF'
import torch, torchvision
import torch.distributed as dist

print("torch version:", torch.__version__)
print("torchvision version:", torchvision.__version__)

print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("GPU count:", torch.cuda.device_count())
if torch.cuda.is_available():
    print("GPU name:", torch.cuda.get_device_name(0))

print("has torch.distributed.device_mesh:", hasattr(dist, "device_mesh"))

EOF

可以看到 torch.distributed 包含device_mesh