Jetson Nano簡單配置並安裝pytorch1.6

• 2021 年 1 月 30 日
• AI
• 其 他

Jetson Nano簡要介紹

1. 用於主存儲器的 microSD 卡插槽
2. 40 針擴展接頭
3. 用於 5V 電源輸入或設備模式的 Micro-USB 介面
4. 千兆乙太網埠
5. USB 3.0 埠（4 個）
6. HDMI 輸出埠
7. DisplayPort 介面
8. 用於 5V 電源輸入的直流桶式插座
9. MIPI CSI-2 攝影機介面

準備條件

• 64g以上的tf卡，16g是肯定不夠用的，因為一個鏡像就14g。32應該也可以。
• 鍵盤滑鼠
• HDMI介面的顯示器
• usb電源

下載鏡像

下載地址：//developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image

下載鏡像燒錄工具：Ether 地址：//www.balena.io/etcher

燒錄系統

打開Ether

點擊select image，選擇下載解壓好的鏡像，並且選擇指定的tf卡，然後點擊Flash

參考地址：//developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#intro

安裝系統

安裝的過程介面與普通的Ubuntu系統的安裝過程一致。

CUDA組件檢查

jetson-nano的系統鏡像中已經自帶了cuda、cudnn、TensorRT等組件

1. 檢查CUDA
   開始時輸入如下的內容。

nvcc -V

會發現沒有cuda， 需要進行如下的配置。

使用vim打開配置文件

sudo vim  ~/.bashrc

在這個配置文件的最後寫入如下的內容。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH

更新配置文件

source ~/.bashrc

檢查cuda是否正常。

nvcc -V

2. 檢查CUDNN

使用官方的例子檢查。

cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN   #進入例子目錄
sudo make     #編譯一下例子
sudo chmod a+x mnistCUDNN # 為可執行文件添加執行許可權
./mnistCUDNN # 執行

安裝pytorch

這裡安裝pytorch1.6與tochvision0.7.0.

安裝pytorch。

wget //nvidia.box.com/shared/static/9eptse6jyly1ggt9axbja2yrmj6pbarc.whl -O torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

安裝torchvision

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch 0.7.0 //github.com/pytorch/vision torchvision   # see below for version of torchvision to download
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.7.0  # where 0.x.0 is the torchvision version  
sudo python setup.py install     # use python3 if installing for Python 3.6
cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error
pip install 'pillow<7' # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0+ with Python 3.6

測試是否安裝成功。

import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))
a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
print('Tensor a = ' + str(a))
b = torch.randn(2).cuda()
print('Tensor b = ' + str(b))
c = a + b
print('Tensor c = ' + str(c))


import torchvision
print(torchvision.__version__)

安裝過程官方參考地址：//forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-7-0-now-available/72048

更多資料

• 微信公眾號： 小哲AI

  

• GitHub地址： //github.com/lxztju/leetcode-algorithm

• csdn部落格： //blog.csdn.net/lxztju

• 知乎專欄： //www.zhihu.com/column/c_1101089619118026752

• AI研習社專欄：//www.yanxishe.com/column/109