jetson设备，arm64架构，问题解决＞＞＞ import torchvision/home/nvidia/.local/lib/python3.8/site-packages/torchvis

第一次写问题解决记录，可能没有其他文章那么详细排版好，请见谅，如果有问题会尽快回答，本人也是小白

问题背景

将容器内的项目转移到宿主机上运行，问题最开始，调用不到gpu

这里的原因是nvidia官方提供了arm64架构的torch，普通下载的torch调取不到gpu（可能是我个人问题，本人也是小白，正在学习）

问题解决我放在另一个文章里面，这里解决的是在下载了nvidia官方提供的arm64架构的torch之后，出现的报错

>>> import torchvision /home/nvidia/.local/lib/python3.8/site-packages/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: '/home/nvidia/.local/lib/python3.8/site-packages/torchvision/image.so: undefined symbol: _ZN5torch3jit17parseSchemaOrNameERKSs'If you don't plan on using image functionality from `torchvision.io`, you can ignore this warning. Otherwise, there might be something wrong with your environment. Did you have `libjpeg` or `libpng` installed before building `torchvision` from source?

原因就是自己pip下载的torchvision和官方arm64架构的版本不匹配，详细可见我容器内的pip list

torch                  2.0.0+nv23.5
torch2trt              0.4.0
torchaudio             2.0.1+3b40834
torchvision            0.15.1a0+42759b1
 

这几个torch包都是很奇怪的版本，torch在上面的文章解决之后，torchvision也需要自己编译下载才会是这个版本，

git clone -b v0.15.1 https://gitclone.com/github.com/pytorch/vision.git

输入这个指令后就会开始在当前下载vision包

下一步

cd vision

进入vision文件夹

git tag

查看所有版本

git checkout tags/v0.15.1
（这条不要直接复制）

切换到你的torch对应的版本

python3 setup.py install --user
 

安装到系统目录，等待完成即可

安装结束之后记得退出vision文件夹，然后使用以下命令来查看torchvision版本

python3 -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"
 

如果显示0.15.1a0+42759b1即为安装正确

这里有一个小插曲，楼主的显示是0.15.1，原因是有多版本的torchvision，直接使用pip uninstall  torchvision将pip的删除掉，上面的编译到了系统级，默认就使用那个了