NVIDIA Jetson平台Torch安装与Jetson-Inference实战教程

本篇教程主要针对NVIDIA Jetson平台的用户，详细介绍如何在该平台上安装并使用PyTorch（1.6.0rc2版本）及其相关库Jetson-Inference，以及TensorRT的集成应用。作者提到，由于书籍中关于TensorRT的部分存在安装难题，因此作者分享了自己的成功安装步骤，以帮助读者解决可能遇到的问题。 首先，安装过程涉及以下步骤： 1. 更新系统包：通过`sudo apt-get update`确保系统的软件包列表是最新的。 2. 安装Python依赖：由于教程涉及到使用Python 3，因此需要安装`python3-pip`, `libopenblas-base`, `libopenmpi-dev`等基本库，以支持后续的库安装。 3. 安装pip3和测试资源：使用`pip3 install pip setuptools`确保pip3环境可用，并安装测试资源。 4. 安装Cython，这是一个用于Python的扩展编译器，对某些库的安装至关重要。 5. 特别地，作者提到从官方仓库下载`torch-1.6.0rc2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`和`torchvision`，可能是因为GitHub上源代码不适用或不稳定，直接从特定URL下载预编译的whl文件能简化安装过程。 6. 接着，用户还需要克隆PyTorch vision库，并通过`python3 setup.py install`进行安装。 7. 通过示例代码验证安装，包括导入torch和torchvision，检查版本，以及在GPU上执行简单的操作，如创建张量、相加等，以确认硬件和软件的兼容性。 此外，作者还提及了TensorRT在推理阶段加速的作用，但没有在这篇教程中详述，而是计划在后续章节中单独介绍各种加速工具的使用和比较。对于有兴趣在Jetson平台上使用深度学习和AI推理的开发者来说，这篇教程提供了宝贵的基础设置和实践指导。 如果你需要在NVIDIA Jetson平台上开发或者部署AI应用，遵循这些步骤可以帮助你成功安装所需的库并进行基本的性能优化。然而，务必注意实际过程中可能因系统环境的不同而需要调整某些安装命令，同时保持关注官方文档和社区更新以获取最新信息。