NVIDIA Jetson NX配置pytorch环境

NVIDIA Jetson NX配置pytorch环境

本节主要记录，安装pytorch及torch vision

1 下载Pytorch

因为jetson属于arm架构的机器，所以需要去nvidia的官网下载对应的安装包而不是pytroch的官网。
官网链接， https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048
官网界面如下所示：
看了很多博客都说可以直接下载，但是我一直无法下载成功。
所以我选择去其他文章下载好的
这里有1.5和1.6的
这里有1.7 的
之前还看到过1.8和1.9的忘记在哪里。后面看到后贴上。

2 环境配置 2.1 ARM——Mambaforge安装

下载地址：https://github.com/conda-forge/miniforge/releases
执行命令：sh Mambaforge-4.9.2-5-Linux-aarch64.sh
新建环境（同anaconda用法一致）：

conda create -n test_env python=3.6

我安装conda成功了，但是无法创建环境，一直出现问题，换源也无法解决，所以我只好在本地直接装了。

3安装

（安装过程贼离谱，有时候就是不行，我等一会儿再装就行了）
我下载的是torch1.6
对于所有的安装包慢的一，所以可以在每个安装的后面加上国内源

清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

$ sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev 
$ pip3 install Cython 
$ pip3 install mpi4py
$ pip3 install numpy torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.wh
$ pip3 install 'pillow<7'
$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 
$ git clone --branch v0.7.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision  
$ cd torchvision 
$ export BUILD_VERSION=0.7.0 
$ python3 setup.py install --user 
$ cd ../ 

验证
import torch
import torchvision
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©)
print(torchvision.version)
稳的一，完全可以运行。