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基于Jetson Tx2 Nx的Qt、树莓派等ARM64架构的Ptorch及torchvision的安装

前提

  • 已经安装好了python、pip及最基本的依赖库
    • 若未安装好点击python及pip安装请参考这篇博文
      https://blog.csdn.net/m0_51683386/article/details/129320492?spm=1001.2014.3001.5502

特别提醒

  • 一定要先根据自己板子情况,找好python、torch、torchvision的安装版本之间的关键,这点很重要
  • 以本人Jetson为例子,在英伟达官方的轮子中,对于版本和板子都有严格的要求,因此,在做项目前必须先看清楚要求,以下是两个链接分别是英伟达官方的配置版本说明和Github上开源的轮子配置说明
    nvidia
    github
  • 英伟达官方torch、torchvision、JetPack及python版本的对应关系如下—以V1.10.0例在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

正式安装

torch部分
  • 安装依赖
sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev
sudo pip install mpi4py
sudo pip install Cython
  • 在上述的nvidia官方下载对应的torch.whl,并且放在希望安装的地方,后执行shell
pip install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
  • 测试torch,应该已经完成
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
1.10.0
>>> print(str(torch.cuda.is_available()))
True #直接决定是否可以使用GPU
>>>
torchvision部分
  • 找好对应的torchvision
  • 添加依赖
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 
  • 克隆对应的branch
    git clone --branch https://github.com/pytorch/vision torchvision # version是填充自己的torchvision版本,格式是v0.x.0,并去除<>
  • 进入torchvision并定义
cd torchvision 
export BUILD_VERSION=0.x.0 # where 0.x.0 is the torchvision version 
  • 进行最后的编译安装
python setup.py install --user 

参考—官方指导

官方下载说明

引流—为ARM32添加图形界面

基于Jetson Tx2 Nx的Qt、Pyside2配置全流程(树莓派,ARM64同理可用)

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