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xavier安装torch-gpu

2023-05-16

1.查看xavier安装的jetpack版本：

sudo apt show nvidia-jetpack

 一般情况下都是462的。

2.查看cuda版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

3.查看cudnn版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

4.1  torch-gpu-aarch64安装方式一：

参考nvidia相关网站 Installing PyTorch for Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation

可以在其中看到如下步骤：

 注意这个链接是jetpack-50版本/torch-1.12/python38版本的，可能不太匹配。


Go to->  https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/ 可以看到其他版本的torch

这个版本是torch-1.11/python36的,且jetpack版本为461，和我们的 462版本很接近,可以安装。

剩下的安装过程参考官网第2条：

 安装完成后，不见得可以使用。在python 环境中 import torch 可能会出各种各样的问题。

4.2 torch-gpu-aarch64安装方式二

参考另一个网站：

PyTorch for Jetson - version 1.11 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums

 这个里面torch版本较多，但是支持的语言只有python36和python27。

安装过程参考页面中Installation

4.3 torch-gpu-aarch64安装方式三

这个网站也提供了一些arm64/aarch64 架构的torch-gpu

Jetson Zoo - eLinux.org

5.torchvision安装

注意torchvision版本要和torch版本一一对应，这个链接可以看到对应的版本号：

GitHub - pytorch/vision at release/0.11

pip安装会出问题，推荐源码编译的方式安装。

#下载相关依赖
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

#下载0.x.0版本的torchvison
git clone -b v0.10.0 https://github.com/pytorch/vision.git vision-0.10.0

#源码编译
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.x.0  
#激活python环境,如果有anaconda的话
conda activate env
python3 setup.py install --user

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