jetson中使用pytorch

Jetson是一种嵌入式计算平台，支持使用PyTorch进行深度学习开发。在Jetson设备上使用PyTorch，需要安装JetPack软件包，该软件包包含Jetson设备上的CUDA工具包、cuDNN库和TensorRT等工具。

安装JetPack后，可以使用pip安装PyTorch。在Jetson Nano上，可以使用以下命令安装PyTorch：

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1
sudo pip3 install torch torchvision

在Jetson Xavier上，可以使用以下命令安装PyTorch：

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1
sudo pip3 install torch torchvision

安装完成后，就可以使用PyTorch进行深度学习开发了。

相关问题

jetson nano 中pytorch安装

Jetson Nano上安装PyTorch的步骤如下：

1. 安装依赖项

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev

2. 下载安装pytorch

进入 https://pytorch.org/ ，选择Jetson为平台，选择合适的版本下载安装。

例如，对于Jetson Nano，选择 Linux > JetPack 4.4 > Python > 1.7.0 > CUDA 10.2，复制安装命令

wget https://nvidia.box.com/shared/static/j8fsypf7a0ohssxlzbtvxspzj5lrln7m.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

3. 验证PyTorch安装

运行以下Python代码，以确保安装成功

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

jetson nano部署pytorch模型

Jetson Nano是一款小型的嵌入式计算机，可以用于部署PyTorch模型。以下是Jetson Nano部署PyTorch模型的步骤：

1. 安装PyTorch：在Jetson Nano上安装PyTorch，可以使用pip或者源代码安装。建议使用源代码安装，因为Jetson Nano的CPU架构是ARM，需要编译PyTorch的源代码才能在Jetson Nano上运行。

2. 准备模型：将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式，可以使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。

3. 加载模型：使用ONNX Runtime库加载ONNX模型，可以使用Python API或者C++ API加载模型。在Jetson Nano上，建议使用C++ API加载模型，因为C++ API比Python API更快。

4. 推理模型：使用ONNX Runtime库推理模型，可以使用C++ API或者CUDA API推理模型。在Jetson Nano上，建议使用CUDA API推理模型，因为Jetson Nano的GPU支持CUDA加速。

以上是Jetson Nano部署PyTorch模型的基本步骤，具体实现可以参考PyTorch和ONNX Runtime的官方文档。