【Jetson Nano安装gpu版pytroch1.7&torchvision0.8.1 in python3.8 跑 Ultralytics YOLO】

1. 系统环境

笔者的jetson nano b01的系统版本如下：

环境	版本
JetPack	4.4
Ubuntu	18.04
python(Miniforge3环境)	3.8
python3(系统自带环境)	3.6.9
python2(系统自带环境)	2.7

由于Ultralytics YOLO需要 3.10>=Python>=3.7，故自己安装Miniforge3，使用conda创建了python3.8环境，以下教程均在此环境中进行。

2. 安装torch1.7.0

1. 下载适用于aarch64框架的编译好的torch

​ torch-1.7.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

2. 进入到下载的目录，安装torch

conda activate py3.8
pip install torch-1.7.0a0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

3. 安装torchvision0.8.1

pip3 install torchvision==0.8.1  # 未找到匹配的版本，无法安装

说明：torchvision 无可直接安装的0.8.1版本的whl，故需从源码开始编译

1. 获取torchvision源码

git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision

无法git的话直接下载到本地即可

2. 编译（大概20分钟）

cd vision
export BUILD_VERSION=0.8.1
python3 setup.py install --user	

4. 参考文献

1. PyTorch packages for ARM64
2. jetson nano nvidia GPU ubuntu18 安装pytorch torchvision教程
3. Konnsy/arm-wheels
4. PyTorch for Jetson