NVIDIA Jetson AGX Xavier 配置pytorch环境,anaconda,Pycharm

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

• 1.前言
• 2.配置版本
• 3.主环境的配置
• 4.配置过程中的坑，及对应解决方法
• • 4.1.问题1
  • • (1)原因分析
    • (2)解决方案
  • 4.2.问题二
  • • (1)原因分析
    • (2)解决方法
• 5.如何在AGX装anaconda
• • 5.1创建虚拟环境
• 6.如何在AGX装Pycharm

花了一天配置torch环境，趁还热乎，赶紧记录下。
在实际装的过程中，主要比较坑的就是版本对应问题。还有就是是否需要配置anaconda 环境。如果需要配置虚拟环境的话，就用anaconda,因为我装的AGX4.4.1版本中，python版本为3.6.9（符合我需要），而且主要也只做一个工程项目，所以我直接在主环境中配置，也会讲解anaconda 的配置。说起来都是一把泪，当初想在虚拟环境中配置，但是就一直因为python版本不对应而无法调用torch。最后还是直接使用主环境配置成功。

torch 为1.6.0
torchvision 0.7.0
AGX linux 为4.4.1版本
（其他版本的torch方法都是雷同）

主环境的话首先是下载torch whl.文件 官网点击这里下载，可能需要翻墙
如果网络不好，我下载了几个版本，存至百度云，点击-------》下载 提取码：2233

然后按步骤安装：
1.安装torch

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip install Cython
pip install numpy torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

验证，若无报错则可以继续安装torchvision

python3
import torch

安装tochvision

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
git clone --branch v0.7.0-rc2 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
sudo python3 setup.py install

测试

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__)

示例：安装完pytorch1.4.0后，想要调用调用torchvision时报错， libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory。

import torchvision
importError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory

主要还是版本不对应问题。因为接到工程代码时我需要配置的环境为1.4.0 pytorch,cuda10.2，所以我也理想当然去配置了1.4.0。但是AGX4.4.1，对应的cuda版本是10.2，查阅下方表格后事发现1.4.0只支持9.2，与10.1。

卸载torch,并下载下载对应torch whl包安装

pip3 uninstall torch
pip3 install torch<中间为版本号>-linux_aarch64.whl

如果是pyhon2.多改为pip

就是卸载1.4.0版本，装对应cuda10.2版本的torch

示例：调用pytorch，出现Illegal instruction (core dumped)

import torch
Illegal instruction (core dumped)

当时装了anaconda ，版本对应时3.7的，我是创了虚拟环境torch_1.4
(python=3.6.9）conda install pytorch==1.4.0, 因为AGX是基于ARM的，装的不匹配。

'''修改环境变量'''
sudo gedit /etc/profile 

把 export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 加入最后面一行，然后保存

'''更新环境变量'''
source /etc/profile)

或者还是直接Pip3下载好的whl，python2的为pip

Xavier是安装miniforge， 功能与anaconda无差别
sh 下载地址
如果下载的版本为Miniforge-pypy3-4.10.3-6-Linux-aarch64.sh
则输入

sh Miniforge-pypy3-4.10.3-6-Linux-aarch64.sh

sh Miniforge-pypy3-xxx-Linux-aarch64.sh

conda create -n （命名空间） python=(预装版本)

conda create -n torch_1.6 python=3.6.9

激活对应环境

conda activate torch_1.6

安装方法跟主环境一样

若直接在官网下载linux版本的pycharm版本是无法安装的，pycharm需要java jdk，但是支持arm64的只有open-jdk，所以需要先安装open-jdk。最新的pycharm仅支持openjdk11。

JDK：开发JAVA程序的开发包，JDK里面有JAVA的运行环境(JRE)，包括client和server端。

OpenJDK：openjdk只包含最精简的JDK，OpenJDK源代码不完整。

SDK：就是指可以为第三方开发者提供特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等创建应用软件开发工具的集合，并且SDK还能简单的为某个程序设计语言提供应用程序接口API的一些文件。

接下里安装pycharm如下：

apt-cache search openjdk
sudo apt-get install openjdk-11-jdk

java -version
which java

配置环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

将这个至于下方

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-arm64
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

保存后source

source ~/.bashrc

具体可以参考----->这里

让我们愉快的开启Pycharm吧~