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Jetson Xavier NX安装PyTorch与Torchvision教程

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最最关键-----版本对应

Python、pytorch、torchvision，甚至是numpy（笔者未管）

一、官网下载pytorch，注意是NVIDIA的，不是pytorch的

PyTorch for Jetson - version 1.9.0 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums

翻墙下载也挺快，别人有CSDN骗积分的

版本对应，pytorch和torchvision要对应，这俩要和Python版本对应

二、犯错之路----正式工作前的提醒

笔者最后安装Python3.6.9，pytorchv1.8, torchvision v0.9.0成功

笔者第一次：

安pytorch v1.5、torchvision v0.6.0 ，安torchvision报错segmentation fault---无解，版本原因

笔者第二次：

安pytorch v1.6、torchvision v0.7.0 import error报错bus error----无解，因为版本原因

怀疑过磁盘空间不足，df -lh查看，更换版本后消失

中间其他错误

OSError: libmpi_cxx.so.20: cannot open shared object file: No such file or directory

版本不对应时还出现过此问题

解决方案：

登入 https://pkgs.org/网站，在右上角的搜索框中输入libmpi_cxx.so.20，然后下载libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb。

dpkg -i libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb

提示下列错误或是相关包版本不对：

继续上网站https://pkgs.org/search/?q=libhwloc5搜libhwloc5----这里问女票才找到---吼吼吼

同样dpkg -i安装

最终正确安装的pytorch1.8，torchvision 0.9.0也报错

pytorch正确安装，torchvision 0.9.0版本也报了错，手动屏蔽了部分才编译成功

该处报错jpeg_mem_dest函数这有问题，找到用这的函数的地方也就是那个cpp文件，屏蔽这个函数重新安装--成功，试了试改但没改对，屏蔽可以，不知道使用起来有什么后果----暂时不管虽然可能是坑

三、正文---安装流程，看过二、之后再来做3比较好，否则都是无用功

3. 安装

当下载好pytorch的whl文件之后，直接用在下载目录用命令安装

# 这里示例是v1.8.0版本

pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

这里需要注意的是，默认下载的numpy是最新版本（我的是1.19.5），最新版本的numpy会出现指令不兼容的问题，所以会导致非法指令的问题：

这样我们最好将numpy的版本降级，这样就能解决这个问题

# v1.19.3版本可用

pip install numpy==1.19.3

安装好了pytorch之后，就是对应的视觉库torchvision了，我们在论坛上可以找到版本匹配表：

还是再安装对应的依赖库：

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

将 github 上大佬写好的torchvision库clone我们本地来

# torch1.8--torchvision0.9git clone --branch v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision# 这里由于网络不稳等问题，我使用gitee进行clonegit clone --branch v0.9.0 https://gitee.com/rchen1997/torchvision torchvision

下载结束后，进入torchvision文件内进行安装：

cd torchvisionexport BUILD_VERSION=0.x.0  # where 0.x.0 is the torchvision version  python3 setup.py install --usercd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error

四、验证

>>> import torch>>> print(torch.__version__)>>> 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__)

成功~两天的配环境之路结束----抓紧拿faster-rcnn来试试。。。可能是分辨率太大帧率低死