JetPack 5.1编译mish_cuda

1.查看jetpack版本:sudo jtop

自带的就有cuda11.4和cudnn8.X以及python3.8,我的cudnn就没有是后期自己安装的

2.安装torch

PyTorch for Jetson - Announcements - NVIDIA Developer Forums

选择对应的cuda版本和torch版本,我下载的是:torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64

直接用pip install torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64 安装即可

3.如果系统自带的没有cudnn则需要手动安装:

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

选择对应的版本,我选的是 libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4_arm64.deb下载

安装:

sudo dpkg -i  libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4_arm64.deb

sudo apt-get install libcudnn8=8.2.2.26-1+cuda11.4

sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.2.2.26-1+cuda11.4#不用执行

sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.2.2.26-1+cuda11.4#不用执行

再次运行sudo jtop即可查看cudnn版本

查看torch

import torch

print("是否可用",torch.cuda.is_available())#显示结果为True即可

在进入下载的mish_cuda目录

运行:sudo python setup.py build install 即可编译成功

本文用到的torch和cudnn已经上传,可以在这里下载:https://download.youkuaiyun.com/download/u014793522/88894673

### JetPack 5.1与cuDNN 8.6.0的兼容性和安装指南 对于JetPack 5.1而言,该版本确实预装了一系列用于加速计算的重要库,包括CUDA、cuDNN以及TensorRT等组件。然而,在具体到cuDNN 8.6.0这一特定版本时,则需要注意其与JetPack内核以及其他依赖项之间的匹配情况。 #### 版本兼容性分析 通常情况下,NVIDIA会确保新发布的JetPack版本能够支持最新的驱动程序和软件栈,但对于像cuDNN这样频繁更新的技术来说,可能存在一定的滞后性。根据已知的信息,JetPack 5.1默认集成了cuDNN 8.2.2[^2],这意味着如果想要使用更高版本如cuDNN 8.6.0的话,可能需要手动进行升级操作,并且要特别留意不同版本间的API变化及其对现有应用程序的影响。 #### 手动安装cuDNN 8.6.0的方法 为了实现这一点,可以按照如下方法来尝试安装: 1. **下载合适的cuDNN包** 访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),找到适用于目标平台(例如Linux aarch64)上的cuDNN 8.6.0版本并完成下载过程。 2. **解压文件至指定目录** 使用命令行工具将压缩包中的内容提取出来放置于系统的适当位置,比如`/usr/local/cuda/lib64`下。 3. **配置环境变量** 修改`.bashrc`或其他shell初始化脚本,添加必要的路径设置以便让系统识别新的cuDNN库位置。 ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 4. **验证安装成功与否** 运行简单的测试代码片段以确认cuDNN是否已经被正确加载并且功能正常。 ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_built_with_cuda()) print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 尽管上述步骤提供了一种通用的手动安装方式,但在实际应用过程中仍需谨慎行事,因为不当的操作可能会破坏原有的开发环境稳定性。因此建议先在一个独立环境中试验后再决定是否应用于生产环境之中。
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