Jetson NX或其他ARM64架构使用Anaconda虚拟环境构建GPU版PyTorch（CUDA可用）完整教程

一、Anaconda

下载安装包

首先，到anaconda官网下载安装包，注意不是下载平常linux系统所用的安装包，而是下载ARM架构的安装包，若使用其他的版本会提示版本不符合无法安装。

安装

然后将下载好的安装包拷贝到Jetson nx里，使用命令bash Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh进行安装，不懂怎么安装的小伙伴看此链接：https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/109334199

修改配置

若不懂如何修改**~/.bashrc**的小伙伴参考此链接：https://blog.csdn.net/hehedadaq/article/details/115130945，

   步骤简单来说就是：

vi ~/.bashrc

按一下 “ i ”，此时是插入模式，可输入内容，去到最后一行，输入你要输入的内容：export …

   输入完成后想退出并保存则：按一下ESC键，输入“ :wq! ”，回车，输入

source ~/.bashrc

构建虚拟环境

成功安装 anaconda 后，进行基本的构建虚拟环境操作，

   ①添加清华源：https://blog.csdn.net/Rocky6688/article/details/104082982，运行前三行命令就够了，也可以自行搜索添加豆瓣源

   ②创建虚拟环境：

   我这里用的是python3.6，因为后面重头戏torch，官方给的例子是3.6，以防又有 bug  我就直接用的3.6

conda create -n gg python=3.6

conda activate gg

二、torch与torchvision

pytorch官网提供的离线包只有 CPU  版本的，只需要CPU的小伙伴可自行下载，直接Ctrl+F搜索 aarch64  就有了，但是！！！GPU版本的就不是用这个链接的安装包了

GPU版本的torch离线包链接地址

想用GPU的小伙伴，看 NVIDIA 官方给的这个链接：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9-0-now-available/72048，跟着官网的步骤走就行


   我选择的是pytorchv1.8.0，因为官网给出的对应关系里没有说明pytorch1.9.0和torchvision哪个版本对应，本人为避免又出现bug，就选择了最为稳妥的1.8.0版本

可以看到官网对应的是python3.6，所以之前构建虚拟环境时我使用的是3.6，各位小伙伴如果安装了其他版本的python，我也不保证是否可行，你们可以试试

安装torch

   点开Installation就有安装命令了，一行一行来即可

安装torchvision

torch安装完成了就到torchvision了


   看图片里我标注的注意事项，pillow的安装直接pip install pillow就行，总之其他模块安装时若报错，大家可以尝试灵活处理，最主要是torch和torchvision没错就没什么大问题

祝各位也成功用GPU起飞

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删