Nvidia Jetson Xavier pytorch-gpu安装

本文详细描述了如何在ARM架构上,针对Python3.6和Jetpack4.6.3,通过Conda创建虚拟环境,安装CUDA、CUDNN,以及正确配置PyTorch和OpenCV的步骤,包括解决遇到的非法指令错误。

写在前面

因为尝试了多种方法安装高版本python(3.8+)下对应的pytorch失败,这里记录一个可行的方法。对应python版本3.6.15,L4T 32.7.3,jetpack版本4.6.3。

这里前提是已经安装好了cuda、cudnn,还没有安装的、不知道怎么看系统版本的,可以看我的上一篇文章

建立Conda虚拟环境

不需要建立虚拟环境的可以直接跳过这一步了。

首先安装conda,arm上的conda就是miniforge。从这里下载第一个就是。
在这里插入图片描述

然后安装:

sh Miniforge-23.3.1.1-Linux-aarch64.sh

重新打开一个终端,看到开头有 (base) 出现说明conda安装成功。

【可选】可以考虑的一些镜像配置(这里是国科大源):

conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config 
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