jetson xavier nx 编译使用 libtorch

最新推荐文章于 2025-04-18 13:10:25 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习基础 文章标签： ubuntu
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40653140/article/details/141590796
  1. 不能直接下载编译好的。使用起来会报错
  2. 要自己编译，详细根据自己的 JetPack 去下载对应版本
    下载地址：JetPack libtorch下载地址
    在这里插入图片描述

3.安装

sudo apt-get update 
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install Cython

sudo pip3 install torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

查看安装版本


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                      
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jetson xavier NX编译opencv

				
			

			

				

					cumtchw
				

				

					06-15
					
					1796
					
				

			

		

		

			
				
1.首先下载opencv源码
2.cmake进行配置

1)with cuda
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN=7.2 -DCUDA_ARCH_PTX=7.2 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=./install

进行上述配置时要注意你的cuda的安装路径是默认路径，否则会...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Jetson Xavier NX编译TensorRT，CMake配置

				
			

			

				

					博客
				

				

					02-25
					
					865
					
				

			

		

		

			
				
include:/usr/include/aarch64-linux-gnu
lib: /usr/lib/aarch64-linux-gnu
tensorrt:/usr/src/tensorrt

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Jeson Xavier 编译libtorch

				
			

			

				

					nieji3057的博客
				

				

					03-29
					
					2297
					
				

			

		

		

			
				
Jetson Xavier 手动编译libtorch

			
		

	





	

		

			

				
					
在Jetson NANO上使用libtorch进行C++模型推理以及编译OpenCV

				
			

			

				

					qizhen816的博客
				

				

					12-16
					
					6831
					
				

			

		

		

			
				
Jetson的一堆设备（NANO，TX2，AGX Xavier）都是移动端CPU基于 ARM aarch64架构的孤儿设备，anaconda都用不了。
libtorch是pytorch的C++ API，部署做推理的时候比一般python代码要快不少。在Intel或AMD架构的CPU上可以直接从官网下载编译好的运行库文件，cmake起来简单方便。但是这些编译好的.so文件都不能直接在Jetson上直...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
《jetson系列编译部署libtorch》

				
			

			

				

					安阳知秋
				

				

					01-02
					
					2297
					
				

			

		

		

			
				
文章目录安装模型转换测试测试环境Makefilemain.cpp测试what():  PyTorch is not linked with support for cuda devicesconversion to non-scalar type torch::jit::load("model.pt")参考链接
jetson系列编译部署libtorch

安装

查看设备cuda版本

Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Feb_2

			
		

	





	

		

			

				
					
Jetson TX2下编译AArch64版本的libtorch

				
			

			

				

					qq_29676069的博客
				

				

					02-21
					
					1669
					
				

			

		

		

			
				
error adding symbols: file in wrong format（添加符号时出错：文件格式错误）

			
		

	





	

		

			

				
					
Jetson 系列——[LibTorch & Linux] 各版本 LibTorch 下载

				
			

			

				

					RichardoMu的博客
				

				

					08-27
					
					1398
					
				

			

		

		

			
				
以下全为 Linux 版本。Win 版本单击 这里（https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43742643/article/details/115218126）
所有版本都是已经编译好的，解压后就可以使用。
libtorch 的版本和 pytorch 是对应的，比如 libtorch 1.6.0 对应于 pytorch 1.6.0。
cuda 的兼容性问题

新版本无法在旧机器上运行。比如 libtorch 1.6.0 的 cu102 版本无法在 cuda-9.0 的机器上运行（已实测）

			
		

	





	

		

			

				
					
[NVIDIA] 入手 Jetson Xavier NX 内核剪裁及重新编译

				
			

			

				

					01-06
				

			

		

		

			
				
[NVIDIA] 入手 Jetson Xavier NX 内核剪裁及重新编译  本文主要讲述，基于 Jetson Xavier NX 开发者套件: 环境配置——>内核剪裁——>重新编译——>烧录流程。 What is Jetson Xavier NX ：  NVIDIA:registered: ...

			
		

	





	

		

			

				
					
Jetson Xavier编译opencv4.5.4, 含opencv_contrib模块所需要全部下载文件

				
			

			

				

					02-25
				

			

		

		

			
				
Jetson Xavier下编译opencv4.5.4, 含opencv_contrib，网络原因很多文件下载不了，为了给大家节省时间，将下载所需要的所有文件打包， cmake过程中下载的文件都存在了隐藏文件夹.cache中了，这里将下载好的.cache打包...

			
		

	





	

		

			

				
					
tx2上编译安装libtorch步骤以及遇到的一些问题

				
			

			

				

					lxx4610的博客
				

				

					01-06
					
					3056
					
				

			

		

		

			
				
在tx2上编译安装libtorch是一个心酸的过程，如何心酸就不详述了。（主要是编译时间太长，编译好最低2个小时起步，过程中出错修改配置后还得重新开始编译…）
步骤
进入正题，在编译之前需要安装相应的依赖件。
出厂自带的tx2一般是不自带pip的，所以在此之前需要安装pip3（对应python3），然后用此来安装相关依赖包
sudo apt-get install python3-pip
pip3...

			
		

	





	

		

			

				
					
libtorch-yolov3-deepsort

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
C++版本，基于libtorch框架，yolov3目标检测模型，适合各种平台部署，有需要的可以下载使用。

			
		

	





	

		

			

				
					
Libtorch安装与使用

					
最新发布

				
			

			

				

					m0_73455775的博客
				

				

					04-18
					
					531
					
				

			

		

		

			
				
是 PyTorch 的 C++ 接口，它提供了一种在 C++ 环境中使用 PyTorch 深度学习框架的方式，也就是libTorch就是一种深度学习的框架。PS:  如果你的属性点击后没有C/C++请检查是否安装C/C++桌面开发，在Vstudio install 检查一下，如果没有安装，安装后重启软件即可。第一处修改，右键点击项目->点击属性->点击C/C++ ->点击附加包含目录->编辑。第二处修改，右键点击解决方案->点击配置管理器->选择DEBUG  X64。里面的内容就是你需要的库目录。

			
		

	





	

		

			

				
					
libtorch与tensorRT安装指南

				
			

			

				

					boyhoodme的博客
				

				

					01-05
					
					2162
					
				

			

		

		

			
				
libtorch tensorRT

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu安装libtorch

				
			

			

				

					meng_152634的博客
				

				

					09-25
					
					2151
					
				

			

		

		

			
				
nouveau是由第三方为NVIDIA显卡开发的一个开源3D驱动，ubuntu默认集成了nouveau驱动，安装NVIDIA驱动前必须禁用系统自带的显卡驱动nouveau，否则安装NVIDIA驱动时会报错。，一定要确定好安装的CUDA版本是否支持显卡的算力，否则安装成功也无法使用GPU加速。如果cmake版本低于3.18，会出现下面的报错，这是由于低于3.18的cmake不支持CUDA17的编译，需要更新cmake版本。因为安装的CUDA版本为12.1，这里选择最新版的CUDNN 9.4.0进行安装。

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu（Jetson nano） qtcreator配置Libtorch、Qt、opencv

				
			

			

				

					rglkt的博客
				

				

					06-28
					
					1689
					
				

			

		

		

			
				
以Jetson Nano为例，以qmake配置opencv、libtorch、qt进项目中

			
		

	





	

		

			

				
					
c++ 调用libtorch1.8GPU + cuda11.1+rtx3090+18.04 torch::cuda::is_available()为false 问题记录

				
			

			

				

					niuyuanye的博客
				

				

					01-13
					
					847
					
				

			

		

		

			
				
1、使用cmake搭建工程：
是网上常见的cmake建立的工程，这个是可以正常调用GPU
在文件夹下建立三个文件CMakeLists.txt、example-app.cpp、build
CMakeLists.txt：


cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(example-app)
set(Torch_DIR /opt/libs-x64/libtorch_gpu1.8/share/cmake/Torch)

find_packa..

			
		

	





	

		

			

				
					
arm64平台编译libtorch

				
			

			

				

					chen499093551的博客
				

				

					03-13
					
					3737
					
				

			

		

		

			
				
到项目编译的时候发现报错，显示应该基于lapack库编译，回看了libtorch的编译日志发现系统之前装的blas库有问题导致lapack找不到底层实现，所以编译libtorch的时候依赖lapack的部分都跳过了，重装了blas之后发现没解决问题，还是找不到blas，就换了openblas库，编译成功。编译完成后build/lib文件夹下就是编译好的库了，一起复制到项目里；复制pytorch/torch/share/cmake文件夹到libtorch/share，这是cmake的文件。

			
		

	





	

		

			

				
					
Tx2编译torch及libtorch

				
			

			

				

					weixin_44993178的博客
				

				

					07-05
					
					2779
					
				

			

		

		

			
				
torch编译
适用于TX2 JetPack4.2，系统内置Ubuntu版本18.04，GCC版本7.4.0，CUDA版本10.0，cudNN版本7.3.1，OpenCV版本3.3.1
pytorchV1.1.0  python2.7
wget https://nvidia.box.com/shared/static/o8teczquxgul2vjukwd4p77c6869xmri.whl -O ...

			
		

	





	

		

			

				
					
jetson xavier nx源码编译.pdf

				
			

			

				

					06-27
				

			

		

		

			
				
### 回答1：
Jetson Xavier NX是一款高性能的边缘计算设备，拥有强大的计算能力和AI推理能力，被广泛应用于智能安防、智能制造、自动驾驶等多个领域。Jetson Xavier NX源码编译是指对Jetson Xavier NX的操作系统和应用程序进行编译。编译的过程需要使用一些工具和指令，如GCC编译器、make指令、CMake工具等。

首先，需要下载Jetson Xavier NX的源码，可以从官方网站上下载。然后，需要安装支持编译的软件，如make和CMake。在编译之前，需要根据实际需要选择编译的目标，例如编译内核、驱动程序和应用程序等。针对不同的目标，可能需要不同的编译方式和工具。

在编译过程中，需要按照一定的顺序依次执行编译指令，例如配置编译环境、编译内核、编译驱动程序、编译应用程序等。这些指令需要仔细阅读文档，并按照文档中的指示进行操作，以确保编译的成功。

Jetson Xavier NX源码编译的过程较为繁琐，需要有一定的编程知识和经验，并且需要耐心和细心，以确保编译的成功。编译完成后，可以在设备上安装和运行编译成功的程序，以满足实际需求。  

### 回答2：
《Jetson Xavier NX源码编译.pdf》是一份关于Jetson Xavier NX平台源代码编译的指南文档。该文档主要包括了Jetson Xavier NX平台的硬件特性、软件架构、源码下载、环境配置和编译指导等内容，是进行Jetson Xavier NX平台软件开发的重要参考资料。

文档中提到了Jetson Xavier NX平台的硬件特性，包括具有256核心NVIDIA GPU的AI超级计算机、6核心ARM A57 CPU、8GB LPDDR4x RAM、NVMe M.2 SSD和Gigabit以太网等。同时，文档还介绍了JetPack软件套件的架构和软件组件，包括CUDA、cuDNN、TensorRT、VisionWorks等工具箱。

在源代码的下载方面，文档提供了Jetson Xavier NX平台的官网链接和用户指南，并介绍了源代码的下载方式和解压方式，同时还提供了下载完成后相关文件夹的解释。

在环境配置方面，文档详细介绍了Ubuntu 18.04的安装和配置，包括软件源修改、系统升级和安装所需依赖库等步骤。

在编译指导方面，文档提供了基于Makefile的编译方法和CMakeLists.txt的编译方法，对于不同的开发需求，文档也提供了分步骤的详细编译指导，使得开发者能够快速上手开始开发工作。

总之，《Jetson Xavier NX源码编译.pdf》是一份非常实用的Jetson Xavier NX平台软件开发指导文件，对于想要深入学习和开发Jetson Xavier NX平台的开发者来说，是一份非常值得阅读和参考的资料。  

### 回答3：
《Jetson Xavier NX源码编译.pdf》是一份关于如何在Jetson Xavier NX开发板上进行源代码编译的文档。Jetson Xavier NX是一款高性能、低功耗的AI计算平台，使用者可以在其上进行深度学习、计算机视觉和机器人等领域的开发。

本文档详细阐述了如何在Jetson Xavier NX上进行Linux内核和驱动的源代码编译。它包括了在Ubuntu环境下安装所需的软件包，如gcc、make、cmake、git等，并提供了一些例子代码和编译命令。同时，本文档还介绍了如何使用JetPack SDK进行系统的烧写和配置。

值得注意的是，由于本文档的针对性较强，对于没有相关经验的用户来说，有可能会出现编译失败、系统崩溃等情况。因此，在操作前需要对该平台有一定的了解，并且仔细阅读本文档的内容，尤其是注意一些风险提示和注意事项。

总之，《Jetson Xavier NX源码编译.pdf》对开发者在Jetson Xavier NX上进行源代码编译提供了详尽的指导，有助于用户深入掌握这一强大的AI计算平台，快速实现自己的开发和研究计划。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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