Jetson Xavier/NX/nano快速安装PyTorch与torchVision的教程

本篇文档是一份针对NVIDIA Jetson Xavier、NX和nano平台的详细安装指南，主要介绍如何在这些设备上安装PyTorch和torchvision库。Jetson系列，包括Jetson Xavier和Jetson NX，是专为边缘计算和人工智能应用设计的嵌入式开发板，而Jetson Nano则是更小型且入门级别的版本。 首先，值得注意的是，文档提供的资源来自于NVIDIA官方论坛，其中提到的是预构建的PyTorch pip wheel installers，这些安装包针对JetPack 4.2及更高版本，支持ARM aarch64架构，这意味着它们是为Jetson系列的处理器设计的，而非主机PC。提供的PyTorch版本涵盖了从v1.0.0到v1.7.0，用户可以根据自己的JetPack版本选择合适的安装包下载。 安装步骤分为两部分： 1. 下载PyTorch wheel安装文件：用户可以从提供的链接下载适合自己JetPack版本的PyTorch wheel文件，例如对于PyTorch v1.7.0，对应的下载链接是`https://nvidia.box.com/shared/static/wa34qwrwtk9njtyarwt5nvo6imenfy26.whl`，下载后保存为`torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`（或者其他版本对应的文件名）。 2. 安装依赖和执行安装命令：在Jetson设备上运行安装，需要先确保系统已经安装了基本的Python3依赖，如`python3-pip`, `libopenblas`, 和 `libopenmpi-dev`。然后，使用`pip3`命令来安装下载的wheel文件，安装命令示例如下： ``` Python3.6 wget <下载链接> sudo apt-get install python3-pip libopenblas-dev libopenmpi-dev pip3 install --no-index --find-links <保存wheel文件的路径> torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 其中，`<下载链接>`和`<保存wheel文件的路径>`需要替换为实际的下载链接和文件路径。 完成以上步骤后，PyTorch及其相关的torchvision库就成功安装在了Jetson Xavier、NX或nano上，可以用于进行深度学习模型的开发、训练和推理任务。为了确保最佳性能和兼容性，建议在安装前检查设备的硬件配置和JetPack版本是否匹配，以及遵循官方文档中的任何特定注意事项。