1.在nano上安装pytorch和torchvision是与win10有很大区别的,两者架构不同,所以在nano上安装是需要去英伟达官网下载:(选择合适的版本,我的是torch1.8,torchvision0.9.0)
地址:PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums
2.官网下载较慢,所以去下载别人传到网盘的,或者也可以找我.
3.下载到自己的电脑然后通过WinSCP,将文件传输到nano上,连接方法,获取nano的ip地址填入主机名,用户名和密码是你jetson nano的登录名和密码.传输方法:我喜欢直接将文件拖到右侧nano文件区域,等待传输完即可.
4.传过去的文件在nano的主目录(home)下,右击打开终端,开始安装
安装命令:
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev pip3 install Cython pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
5.需要注意的是在安装torch时,一定要安装numpy,不然的话显示你安装torch成功,但是你conda list是找不到的.
6.安装完torch,在测试时报错:非法指令,核心已转储(让人头疼!),查询很久才发现怎么解决,命令如下
export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8
将此命令粘到.bashrc中并save即可.
7.安装torchvision时比较慢,是源码编译安装(大约20多min),注意:安装一次很不容易,所以版本要对应好,避免从头再来(torch1.8.0+torchvision0.9.0),和torch一样需要winscp传输,传过来位置一样:
cd torchvision export BUILD_VERSION=0.9.0 sudo python3 setup.py install cd ..
8.在测试torchvision过程中如果报错PIL,就安装pillow:
pip3 install pillow
9. 到此torch和torchvision安装完成,很是坎坷.接下来就可以安装一些YOLOV5需要的库,安装命令如下:(就举个例子)
pip3 install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple/
10.建议在下载时加个镜像源,速度超快.
11.(很重要)在安装torch和torchvision之前一定要配置好cuda,之前疏忽了.如果不配置的话,会显示你安装成功,但是在你跑项目时会报错.jetson nano的镜像是自带cuda的,所以路径应该是一样的.
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64
站在巨人的肩膀上前行~~~~~~
