在NVIDIA Jetson TX2上安装Torch 1.7.0教程

资源摘要信息: "torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip" 文件标题 "torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.zip" 暗示了这是一个针对特定平台（Linux aarch64，即 ARM64 架构）的 PyTorch 1.7.0 版本的 Python 包的压缩包文件。该文件是专门为了与 Python 3.6 兼容（cp36）以及对应于多版本兼容性（cp36m）而构建的。 从给出的描述中，可以提取出几个重要的知识点： 1. PyTorch版本升级和安装过程： 描述中提供的命令显示了从NVIDIA Box下载PyTorch 1.8.0版本的wheel文件（whl），这通常包含了针对Python的预编译二进制包，有助于简化安装过程。然而，下载链接指向的是一个名为“torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”的文件，这与标题中的文件名“torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”并不匹配。这可能是描述中的一个错误，或者是历史记录，用于说明在进行类似操作时可能用到的命令。 2. 安装依赖项： 描述中提到使用sudo apt-get install命令来安装PyTorch运行所需的依赖项，如python3-pip（Python的包管理器）、libopenblas-base（OpenBLAS库的基础库）和libopenmpi-dev（OpenMPI的开发文件）。OpenBLAS是一个高性能的线性代数库，基于BLAS API实现，而OpenMPI是一个开源的MPI库，用于进行消息传递接口实现，通常用于高性能计算任务。这些依赖项对于PyTorch的科学计算功能至关重要。 3. 安装Cython和NumPy： 在安装PyTorch之前，描述中提到了使用pip3安装Cython和NumPy两个Python库。Cython是一个优化后的静态编译器，允许将Python代码编译成C代码，并在必要时添加C类型声明。NumPy是Python中用于数值计算的基础库，提供了多维数组对象和相关工具，对于科学计算而言是不可或缺的。这些安装步骤对于PyTorch能够正常工作是必不可少的。 4. PyTorch安装： 最后，使用pip3安装了名为“torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”的PyTorch包。由于标题和描述之间存在不一致，这里假设要安装的是PyTorch 1.7.0版本。在Linux aarch64平台上，这个版本是预先编译好的，对于NVIDIA Jetson TX2这样的嵌入式设备（被“nvidia”标签所提示）来说是理想选择。Jetson TX2是NVIDIA推出的一款具有强大GPU加速计算能力的模块化计算平台，非常适合深度学习和机器视觉应用。 5. 关键标签分析： 标签“torch1.7”和“nvidia”揭示了这个资源与PyTorch 1.7版本和NVIDIA产品的紧密关联。另一个标签“jetsontx2”指出了这个资源特别适用于NVIDIA的Jetson TX2平台，这是一个基于NVIDIA Parker系列处理器的模块，专为边缘计算和嵌入式系统设计。 总结而言，给定的信息涉及到了深度学习框架PyTorch的一个特定版本的安装过程，以及为支持该框架所需的依赖项和Python库的安装。此外，还提供了对于特定硬件平台（NVIDIA Jetson TX2）的适用性信息。在实际操作中，应注意保持资源版本和平台之间的兼容性，以及确保所有依赖项都已正确安装，以便PyTorch能够顺利运行。