【Jetson Nano】jetson Nano安装pytorch and torchvision

news2024/11/21 7:39:21

Pytorch是著名的人工智能框架,在部署人工智能项目的时候,就需要在嵌入式开发板上安装pytorch,下面就详解介绍关于安装pytorch的步骤

1.更换apt源

首先检查apt源是否已经是国内镜像源
输入:

sudo apt-get update

如果不是国内镜像的话
依次输入一下命令

cd /etc/apt
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
gedit sources.list

打开之后把里面的内容替换为;

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe

再次输入

sudo apt-get update

查看是否换源成功

2.更换pip源

输入:

pip3 install --upgrade pip

检查是否换源
如果没有依次输入以下命令

mkdir ~/.pip
gedit ~/.pip/pip.conf

把一下内容粘贴进去:

[global]
index-url =  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
[install]
trusted-host =  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn

既可以完成pip换源

3.开始安装pytorch

这里以torch-1.8.0和torchvison0.9.0为例
一定一定要把torch和torchvison版本对应起来
具体版本如何对应请查看
在这里插入图片描述
开始安装torch依赖

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install Cython

安装pytorch

pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

安装完之后运行python3,输入

import torch
print(torch.__version__)

查看是否安装成功
安装torchvison
输入:

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.9.0  #python3 setup.py install --user
cd ../  
 pip install 'pillow<7' 

启动python3输入:

import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

检查完全安装成功

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