【Jetson Nano安装gpu版pytroch1.7torchvision0.8.1 in python3.8 跑 Ultralytics YOLO】
文章目录
- 1. 系统环境
- 2. 安装torch1.7.0
- 3. 安装torchvision0.8.1
- 4. 参考文献
1. 系统环境
笔者的jetson nano b01的系统版本如下：
| 环境 | 版本 |
|---|---|
| JetPack | 4.4 |
| Ubuntu | 18.04 |
| python(Miniforge3环境) | 3.8 |
| python3(系统自带环境) | 3.6.9 |
| python2(系统自带环境) | 2.7 |
由于Ultralytics YOLO需要 3.10>=Python>=3.7，故自己安装Miniforge3，使用conda创建了python3.8环境，以下教程均在此环境中进行。
2. 安装torch1.7.0
- 下载适用于aarch64框架的编译好的torch
torch-1.7.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
- 进入到下载的目录，安装torch
conda activate py3.8
pip install torch-1.7.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
3. 安装torchvision0.8.1
pip3 install torchvision==0.8.1 # 未找到匹配的版本，无法安装
说明：torchvision 无可直接安装的0.8.1版本的whl，故需从源码开始编译
- 获取torchvision源码
git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision
无法git的话直接下载到本地即可
- 编译（大概20分钟）
cd vision
export BUILD_VERSION=0.8.1
python3 setup.py install --user
4. 参考文献
- PyTorch packages for ARM64
- jetson nano nvidia GPU ubuntu18 安装pytorch torchvision教程
- Konnsy/arm-wheels
- PyTorch for Jetson