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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?spm1001.2014.3001.5502
特别提醒
一定要先根据自己板子情况#xff0c;找好python、torch、torchvision的安…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?spm1001.2014.3001.5502
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
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 torchprint(torch.__version__)
1.10.0print(str(torch.cuda.is_available()))
True #直接决定是否可以使用GPUtorchvision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_VERSION0.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
