- 前言
pytorch是由facebook公司推出的计算框架，torchvision则是基于torch的计算机视觉计算框架，所以，我们接下来在搭建torch环境的时候需要注意torch版本。 - 正文
1、升级pip3
参考文章：pip3在Ubuntu下的安装、升级、卸载
打开终端，先安装pip3工具试一下，如果系统没有安装好的pip3，则在此指令下即可安装好最新的pip3：
sudo apt-get install python3-pip
如果你的系统提示，已经有安装好的pip3，则执行如下pip3升级指令
sudo pip3 install --upgrade pip
2、配置CUDA 的环境变量
CUDA 在jetpack中已经有自带的，但需要你手动将CUDA文件路径添加到环境变量中，添加方式如下，第一步，属于指令如下：
sudo gedit ~/.bashrc
即可打开.bashrc配置文件
在文件末尾加入如下代码
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
再执行以下指令让环境变量生效
source ~/.bashrc
而后再输入
nvcc -V
如果能如图所示，看到cuda版本参数，即可认为环境变量参数修改成功！
3、安装torch
！！！这里注意！！！torch和jetpack版本的匹配，你训练模型时候用的torch版本跟nano所安装的torch版本的匹配
这里来个番外篇，详细讲讲！！点击看番外。
安装torch需要注意的一点是，最好安装与自己的jetpack版本匹配的torch，具体如下图所示：
更详细内容请跳转到官网： 点击去官网
这里注意，下载这些.whl文件需要FQ，在你的主机上下好后，U盘迁移过来，然后再进行安装。
然后，迁移到本地盘中，新建一个英文名称的文件夹，将torch的安装包放进这个文件夹中，并在文件夹中右键单机，选择在“终端中打开”。
然后，依次执行如下指令：
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
安装成功后系统将提示：
Installing collected packages: future, numpy, torch
Successfully installed future-0.18.2 numpy-1.19.5 torch-1.6.0
而后，需要你在ubuntu中调出python来实际测试是否可以成功引入torch库。
！！！这里注意！！！
！！！你在终端中调用python的时候，需要输入的指令是python3，而非python！！！
python3 之后在调出来的python3 IDE中输入 import torch
如果在import torch后不报错，那么，恭喜你！你顺利地完成了torch的安装！
但是，大多数情况下，是没有这么好的运气的，由于nvidia官方对一些版本的jetpack（例如：2GB nano jetpack4.5<—>torch 1.6）对应的torch适配不完全，会导致你在import torch的时候报错如下：
OSError: libmpi_cxx.so.20: cannot open shared object file: No such file or directory
这里的意思是说，你import torch的话，还需要这些库文件的支持。（因为pytorch一开始便是在X86芯片架构的平台上开发的人工智能计算框架，它的运行需要调用一些必要的库文件，而这些文件，正常的amd64版本的Ubuntu会自带，但是我们现在用的是nano适配的ubuntu系统，这个系统是跑在arm架构芯片上的ubuntu系统，因而，它运行torch时候所需的库文件是需要重新编译的，这其中，类似于需要支持pytorch运行的库文件，有一些arm64版本的ubuntu系统是缺失的，需要你额外自行下载！）
所以，对症下药，到这个网站：
https://pkgs.org/
在右上角的search栏搜索在报错中缺失的库文件，此处以 libmpi_cxx.so.20 这个库文件为例,在搜索栏输入库文件的文件名后，你将进入这个界面，进入后
选择，Ubuntu 18.04 LTS(Bionic Beaver)一栏中的arm64后缀的deb文件，点击进入：
往下拉，找到download一栏，复制Binary Package一栏中网址，输入搜索栏中即可自动下载，下载
有可能会在页面左下角提示如图所示的内容，遇到的话，就选择“保留”
打开下载了这个文件的位置，右键在文件夹中打开终端，输入指令：
sudo dpkg -i libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb
安装上述deb文件的过程中，还有可能报错如下：
那就继续去搜索栏，搜索—>下载—>dpkg，直到import torch的时候没有报错！
4、安装torchvision
安装torchvision需要注意，你安装的torchvision版本需要与torch版本匹配，具体如下：
查看最新版本的匹配模式请到这个网站：
https://github.com/pytorch/vision
然后先执行下列指令：
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
然后，在地址栏中直接输入如下网址：
https://github.com/pytorch/vision/archive/v0.7.0.zip
你需要下载哪个版本，就把.zip前面的版本号改成你要下载的版本号！
等下载好后，照例，将其解压到一个新的文件夹中，进入文件夹，并右键单击选择在终端中打开
在此时的终端中运行如下指令：
sudo python3 setup.py install
等待片刻！
出现一个报错：
fatal error: libavcodec/avcodec.h: 没有那个文件或目录
#include
^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
error: command ‘aarch64-linux-gnu-gcc’ failed with exit status 1
这个报错的意思是说，在本地编译torchvision的时候，其中的/home/hnu-csee/torch/vision-0.7.0/torchvision/csrc/cpu/decoder/defs.h 文件在第12行引用了avcodec.h头文件，但是现在的这个系统中没有这个文件，这个报错是不是有点熟悉？
！没错，就是我们在前文提到的安装import torch的时候如果缺失库文件时候…其实，现在也是跟之前一样的情况！少了系统库文件！
进入https://pkgs.org/，如法炮制，搜索libavcodec
点击Ubuntu 18.04 LTS(Bionic Beaver)，
后边操作不多赘述了，前文都有。
当然，如果你的网络今天比较给力，那么直接执行如下语句：
sudo apt-get install libavcodec-dev
也是一种方法！
然后，继续尝试：sudo python3 setup.py install
又报错！
如果再遇到类似错误，继续sudo apt-get install xx-dev，然后再 sudo python3 setup.py install
直到出现如下：
便可以认为torchvision也已经安装成功，接下来进行测试，测试方法跟之前测试torch的一样：
python3 import torchvision
如果如上图所示，不再有什么报错，方可判定torchvision也已经在nano 上部署完毕！
5、运行时刻
ubuntu 中运行一个py文件很简单，只需要在py文件所在的文件夹中打开终端并输入python3 xx.py即可！
！！！这里注意！！！看到这种报错，先不要着急pip3 install，应当先到报错对应的文件夹看看是不是缺失了对应的文件，因为ubuntu对nano的适配并不是很完美，所以，U 盘传文件的时候很容易出现文件缺失或者文件破损的情况！！！
我就遇到了这种情况！把utils文件夹重新传过来，再来一遍！
遇到这样一个报错，可以看出没有提示是在哪个文件夹，而是py文件的头文件引用提示没有相应的matplotlib库！此时，就直接pip3 install matplotlib（！！！这里注意！！！，你的报错的头文件可能跟我的不一样，你只需要把pip3 install后面的文件名换作你的报错中缺失的文件名！）
又有这样一个报错，如下图：
这种类型的报错，看文件的地址，是在python3里面，那么就极有可能是因为一些库的版本不匹配，导致库文件之间相互引用的时候找不到对应的头文件函数！
解决这种问题的话，第一种方法，查询你的报错路径中两个库的版本匹配机制，然后将两个库文件版本更新到相互匹配（例如，上图中产生冲突的两个库文件为scipy和numpy，你应该查询他们两个库的版本匹配）。第二种，直接百度你的报错信息！
百度后，我们得知，scipy<=0.19但是numpy>=1.18就会出现错误！所以，我们重新安装scipy和numpy（一般顺序是先装numpy后装scipy），然而又得到如下报错：
Not uninstalling scipy at /usr/lib/python3/dist-packages, outside environment /usr
pip3指令无法卸载csipy，最后说了原因，是因为outside environment /usr，意思是说，此处的csipy不是pip3 指令安装的，而是由外部安装包apt-get 指令安装的，所以，卸载也需要apt指令，则执行以下指令：
sudo apt remove python3-scipy
成功卸载！
然后再重新安装！sudo apt-get install python3-csipy
此时，发现一个问题！我的系统报告最新的scipy就是0.19.1，上不了1.0版本了，所以就只能降低numpy版本，用如下指令：
pip3 install -U numpy==1.13.3
这里我降到了1.13.3，但是，奇葩的事情又来了，之前安装的matplotlib又不匹配了…那就…继续操作！！！(太磨人了)
终于，scipy和numpy不再报错了！（虽然起码库文件又有报错）（太衰了！！）不过有了前面与各种报错斗争的经验，现在遇到这种报错，起码不慌！稳稳的输入pip3 install xx
终于可以看到，模型被加载了（虽然又有其他报错！不过对于现在的我们，这些报错都是小问题了）
模型被加载出来的话，也就意味着将你已经完成了部署！其他报错，将是代码层面的问题！自己百度！
为了显得比较专业，我还是放两张运行成功的图吧！
（之前的报错是因为，那张图片的打开权限被占用了！）
小结
看到这里的时候，你可能会疑惑，我为什么要花大量篇幅去写处理报错的过程，直接把匹配的库文件和编号列个表，放在这里，岂不是简洁又方便？
是的，完全可以这样做。但是，我想，“授人以渔”是一种传统美德！
