Jetson Nano安装pytorch 基于torch1.6和torchvision0.7
需要注意的是，博主使用的是win10主機，通過局域網連接的jetson nano， 其中jetson nano的預制CUDA版本為10.2 Jetpack 4.1.1
分別執行以下命令，即可查看自己的jetson nano 預搭載的CUDA版本
sudo pip3 install jetson-stats
sudo jtop
基礎安裝教程
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- 需要注意的是，博主使用的是win10主機，通過局域網連接的jetson nano， 其中jetson nano的預制CUDA版本為10.2 Jetpack 4.1.1
- 分別執行以下命令，即可查看自己的jetson nano 預搭載的CUDA版本
- `sudo pip3 install jetson-stats`
- `sudo jtop`
- 1.基礎連接
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- 1、基礎部件安裝
- 2、遠程桌面連接
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- 可以參考這篇博文，使用Xshell和Xftp，對于沒有屏幕的用戶比較友好，另外，jetson nano開啟屏幕連接會占用一定量的CPU和GPU資源，遠程連接可節省之。
- `不過，需要提醒的是，博主下面的操作，雖然都是在命令行完成的，但是博主連接了屏幕，所以如果直接是遠程桌面連接，有一定可能性出現博文中未出現的情況`
- 2.環境配置
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- 1.關于CUDA的環境變量導入
- 保存后退出，執行 `source ~/.bashrc`，使得環境變量生效
- 在命令行輸入 nvcc -V 如果正常輸出，說明CUDA路徑配置成功，對于CUDA10.0版本，方法或許與博文有出入，請自行百度之。
- 2.安裝pytorch torch1.6和torchvison0.7.0
- 安裝 torch1.6 在命令行執行
- 隨后安裝torchvision 0.7.0
1.基礎連接
1、基礎部件安裝
基礎的系統燒錄等可以參考這篇博文
Nvidia Jetson Nano入門與使用
2、遠程桌面連接
可以參考這篇博文，使用Xshell和Xftp，對于沒有屏幕的用戶比較友好，另外，jetson nano開啟屏幕連接會占用一定量的CPU和GPU資源，遠程連接可節省之。
另外，連接上Xftp后可以使用其實現文件傳輸，在jetson nano不便于下載某些文件時，可以通過主機下載后再傳過去
下面這篇博文對于Xshell使用介紹非常詳細，這里不再贅述，同樣的，Putty也可以連接，方法更為簡單，但功能略微弱于 Xshell 可自行百度之。
https://blog.csdn.net/u013617229/article/details/89715667
不過，需要提醒的是，博主下面的操作，雖然都是在命令行完成的，但是博主連接了屏幕，所以如果直接是遠程桌面連接，有一定可能性出現博文中未出現的情況
2.環境配置
1.關于CUDA的環境變量導入
jetson nano是原裝了CUDA的，但是需要用戶導入環境變量（導入相關的路徑）才可以使用，只有環境變量導入成功后，方可在命令行使用 nvcc -V
在命令行輸入?sudo gedit ~/.bashrc
(類似于文本編輯器，需要連接顯示器，如果沒有顯示器，需要自行百度vim的方法來添加環境變量)
在最后添加這三行 （注意，輸入變量時，是usr，不是user，linux小白當時差點沒注意這點細節）
- 1
- 2
- 3
保存后退出，執行?source ~/.bashrc，使得環境變量生效
在命令行輸入 nvcc -V 如果正常輸出，說明CUDA路徑配置成功，對于CUDA10.0版本，方法或許與博文有出入，請自行百度之。
2.安裝pytorch torch1.6和torchvison0.7.0
下述步驟安裝的是 PyTorch v1.6 + torchvision v0.7.0-rc2
需要注意的是，博主的jetson nano搭載的是CUDA10.2版本，因此強烈建議使用1.6版本的pytorch，其他版本的pytoch安裝后會出現各種問題
詳情可參考這位博主的經歷
同時本博主也是參考這位博主的方法安裝的
前往nvidia官網下載pytorch，Pytorch在arm64架構上需要自己編譯安裝。
Nvidia提供了在Nano上的預編譯的pytorch安裝包，直接下載需要科學上網，因此建議將下載鏈接復制到迅雷以便加速下載。
同時，這里提供了pytorch 1.6.0的已經編譯好的wheel安裝包，下載后重命名為torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl，并將文件放在用戶目錄下，這樣可以直接打開。
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1bjMHIg1KDJ0HMB37HB_DzQ
提取碼：c3z2
（此處的資源連接轉載自博文）
安裝 torch1.6 在命令行執行
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl- 1
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由于我們安裝的是pytorch1.6因此，我們只能知用torchvisionv0.7.0,但是去官方找，最多只到0.6.0
隨后安裝torchvision 0.7.0
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev git clone --branch v0.7.0 https://gitee.com/zero-one-game/vision torchvision # 鑒于國內網絡環境，博主提供gitee碼云加速下載，直接使用github會因出現網絡問題而無法進行 #這行命令是將源代碼下載到了用戶目錄下的torchvision，如果torchvision已經存在，需要刪除，如果提示permission denied #命令行使用sudo su 進入管理員模式， 執行 rm -r torchvision ,或者也可以自行查找更安全的刪除方法cd torchvision #進入用戶目錄下的torchvision，執行源代碼編譯工作，需要一定的時間，大概十多分鐘sudo python3 setup.py install cd ../ # attempting to load torchvision from build dir will result in import error pip3 install 'pillow<7' # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0+ with Python 3.6- 1
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更多詳細的安裝步驟，可以參考以下博文
https://www.pianshen.com/article/41791665147/
https://www.pythonf.cn/read/135121
https://www.cnblogs.com/cumtchw/p/13273753.html
https://www.cnblogs.com/cumtchw/p/13279051.html
編譯并安裝完成后，命令行輸入python3，啟動python3.6.9，進入交互式命令行
>>> import torch >>> print(torch.__version__) # 輸出 1.6.0 >>> print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available())) >>> print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version())) >>> a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_() >>> print('Tensor a = ' + str(a)) >>> b = torch.randn(2).cuda() >>> print('Tensor b = ' + str(b)) >>> c = a + b >>> print('Tensor c = ' + str(c)) >>>> import torchvision >>> print(torchvision.__version__) # 輸出 0.7.0- 1
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3.安裝虛擬環境，隔離真實環境
參考博文，后續將詳細補充相關用法
https://www.cnblogs.com/kekeoutlook/p/13511212.html
linux下，把文本從其他GUI程序復制到終端用 ctrl+shift+v
4.好像有朋友遇到了git出問題，下載不了，我這里直接給出前面的torchvision0.7.0的zip包，有需要的自取，藍奏分享鏈接
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Jetson Nano安装pytorch 基于torch1.6和torchvision0.7的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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