jetson agx orin 的pytorch、torchvision、tensorrt安装最全教程

jetson agx orin 的pytorch、torchvision、tensorrt安装最全教程

pytorch安装

conda创建新环境,python版本最好选择3.8

# 创建虚拟环境,其中pytorch3.8是环境名
conda create -n pytorch3.8 python=3.8

在这里插入图片描述
输入y继续,等待环境创建完成
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# 打开虚拟环境
conda activate pytorch3.8

前面base变成pytorch3.8就是进入了所创建的虚拟环境
在这里插入图片描述
pytorch版本不能随意安装,必须安装英伟达编译的好的库文件,可通过以下命令查看Jetpack版本号:

sudo apt-cache show nvidia-jetpack

在这里插入图片描述
我是Jetpack5.0.1,选择1.12.0版本的pytorch,pytorch下载的官网地址
在这里插入图片描述
点击下载,然后将文件移动到home
在这里插入图片描述
开始安装:
安装 PyTorch 所需的系统软件包:
在终端的虚拟环境中输入下列命令

sudo apt-get -y update

在这里插入图片描述


sudo apt-get -y install autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-
<think>好的,我现在需要帮助用户在Jetson设备上安装指定版本0.16的torchvision库。首先,我得回忆一下Jetson设备的系统环境,通常是基于Ubuntu的,可能使用ARM架构,所以可能需要从源码编译安装,因为预编译的wheel可能不兼容。 用户提到参考了三个引用,其中引用[2]详细描述了从源码安装Torchvision的步骤,包括克隆特定分支,设置环境变量,然后运行setup.py。不过,用户的情况是Jetson设备,可能需要考虑依赖项是否满足,比如libjpeg-dev、zlib1g-dev等,这些在Jetson上可能需要通过apt-get安装。 另外,用户需要指定版本0.16,对应的PyTorch版本应该是2.1,需要确认用户是否已经安装了正确的PyTorch版本。如果PyTorch版本不匹配,可能会有兼容性问题。所以步骤里应该先检查PyTorch版本,必要时先安装或调整PyTorch版本。 然后,安装依赖的部分可能需要使用sudo apt-get install来安装必要的库。接下来,克隆torchvision仓库并切换到对应的tag,比如v0.16.1。设置BUILD_VERSION环境变量,然后运行python3 setup.py install。这里可能需要使用--user选项,避免权限问题,或者在虚拟环境中安装。 还要注意,Jetson设备可能需要安装一些额外的依赖,比如CUDA相关的库,或者NVIDIA的软件包。不过,如果PyTorch已经正确安装,可能这些依赖已经处理好了。 最后,安装完成后,测试导入torchvision并检查版本号是否正确,如引用[3]所示。 需要提醒用户注意PyTorchtorchvision的版本对应关系,确保两者兼容。如果用户之前安装PyTorch不是2.1版本,可能需要先降级或升级PyTorch到对应版本,否则torchvision可能无法正常工作。此外,编译过程可能需要较长时间,且设备需要有足够的存储空间。 可能还需要处理编译过程中出现的错误,比如缺少某些头文件或库,这时候需要安装对应的开发包。例如,如果出现Python.h找不到的问题,可能需要安装python3-dev包。在Jetson上,可能需要使用特定的源或者调整安装命令。 总结步骤应该是:安装依赖、安装正确版本的PyTorch、克隆torchvision源码、编译安装、验证版本。这样用户就能在Jetson上成功安装torchvision 0.16了。</think>根据引用[2]提供的安装方法,结合Jetson设备的ARM架构特性,安装torchvision 0.16的具体步骤如下: ### 安装步骤 1. **确认PyTorch版本对应关系** - torchvision 0.16对应PyTorch 2.1版本,需提前安装匹配的PyTorch 2. **安装系统依赖** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev git ``` 3. **克隆指定版本的torchvision仓库** ```bash git clone --branch v0.16.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision cd torchvision ``` 4. **设置环境变量并编译安装** ```bash export BUILD_VERSION=0.16.1 python3 setup.py install --user # 若使用虚拟环境可去掉--user ``` 5. **验证安装结果** ```python python3 -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)" ``` ### 注意事项 1. 编译过程需要约1-2GB内存,建议关闭其他占用内存的程序[^2] 2. Jetson设备需确保已安装对应架构的PyTorch基础包 3. 若出现`ImportError`,尝试将安装路径加入`PYTHONPATH`环境变量
评论 11
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小阮同学在努力

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值