Hola a todos, mucho tiempo sin vernos, por culpa de la epidemia, hace mucho tiempo que no actualizo el blog.
Esta serie es una nueva serie en la plataforma Jetson, que se centra en ejecutar algoritmos de aprendizaje automático en la plataforma Jetson para realizar algunos proyectos de IA.
Si desea hacer un buen trabajo, primero debe perfeccionar sus herramientas. Python es el entorno preferido para la IA. Si no necesita crear estrictamente un entorno de producción en Jetson, sino solo para I+D y pruebas, entonces Python y otros relacionados los algoritmos de terceros en las bibliotecas de python son su mejor apuesta. En esta serie, usaremos la biblioteca scikit-learn para hacer algunas cosas primero y hablaremos sobre los detalles más adelante.
Como el primer artículo de la nueva serie, todavía quiero hablar sobre el medio ambiente con usted, porque hay algunas trampas en este proceso.Después de todo, la arquitectura de aarch64 y la PC tradicional sigue siendo muy diferente, especialmente en términos de configuración del entorno. Espero que puedas evitar estos problemas.
1. Comprender la versión de python que viene con la plataforma jetson
Tomando jetson nano como ejemplo, puede usar
ls /usr/bin/python*Compruebe la versión instalada del sistema. Puede ver que el sistema viene con las versiones python 2.7 y 3.6 Si no hay un requisito especial, no se recomienda instalar una nueva versión de python.
En este momento, usar el comando python directamente en la terminal ingresará a la versión predeterminada de python del sistema, que es la versión 2.7.
2. Administrar la versión de Python
Hay dos formas de modificar la versión predeterminada de Python del sistema. La primera es usar alternativas de actualización para configurar, y la segunda es instalar un conda. Se recomienda usar conda. Si realmente tiene necesidades especiales, puede considere usar la versión del sistema directamente. Los dos métodos se describen a continuación.
actualizar-alternativas
Esta herramienta es muy conveniente de usar, pero su función es solo administrar qué versión de python usa su sistema para ejecutar.Algunas funciones complejas no se pueden realizar, por lo que nuevamente, se recomienda conda.
Primero verifique si el sistema ha configurado la información de administración relacionada con Python
update-alternatives --list python
Como puede ver, no hay configuración.
Configuramos tanto la versión 2.7 como la versión 3.6, mediante el comando
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2 
Si la configuración es exitosa, se le pedirá que esté en modo automático. En este momento, verificaremos la configuración nuevamente.
update-alternatives --list python
Verá que nuestras dos versiones se han configurado correctamente. Si necesita cambiar de versión, ingrese el comando
sudo update-alternatives --config python
El sistema le recordará qué versión elegir, simplemente ingrese el número de versión correspondiente, por ejemplo, python3.6 es 2. En este momento, ingrese la versión de python en la terminal y encontrará que la versión ha sido modificada.
Usar el entorno conda
La arquitectura aarch no puede usar directamente la versión oficial de conda o miniconda de anaconda. Aunque proporcionó paquetes bajo el marco, mi experiencia y comentarios en Internet son que no todos han tenido éxito. Por lo tanto, se recomienda usar miniforge que se ha mejorado para la plataforma aarch. El funcionamiento es el mismo que conda
https://github.com/conda-forge/miniforge
Seleccione la versión correspondiente del paquete y use el comando sh para instalarlo en el sistema. Esto no se demostrará.
3. Instalar pip3
Python debe venir con pip o pip3 según la versión, pero en algunos sistemas o hardware, como jetson nano, no hay una herramienta pip y debe instalarla usted mismo. La instalación de pip es la más confiable según el tutorial del sitio web oficial.
Instalación de paquetes: guía del usuario de empaquetado de Python
Si no desea leer documentos en inglés, puede seguir directamente los pasos a continuación.
sudo apt update
sudo apt install python3-pipAquí hay un punto muy importante: en diferentes versiones de Python, el uso de pip instalará automáticamente el paquete en el paquete del sitio de la versión correspondiente, pero si usa pip list para ver el paquete, mostrará los paquetes instalados en todos los entornos. causará mucha confusión, por lo que recomiendo usar conda nuevamente aquí . En teoría, en la versión python3.6, el comando pip debe instalarse en un directorio como python3.6/sit-package.Si usa pip install directamente para instalar el paquete en este momento, básicamente será inútil. Cuando verificamos la versión, encontraremos que la versión de pip3 es extremadamente baja y la ubicación del paquete es incorrecta.
Lo que tenemos que hacer es usar el comando de actualización (si se reporta un error del servidor, se recomienda usar fuentes domésticas)
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheelVerifique la versión de pip nuevamente
En este momento, la ruta es correcta Solo en este momento puede instalar el paquete correspondiente en la ubicación correcta que especificó e importarlo correctamente cuando lo use.
También hay un punto muy importante aquí. Bajo diferentes versiones de python, es mejor especificar que desea usar la versión actual de pip para instalar la biblioteca. Tome la instalación de numpy como ejemplo, es decir
python -m pip install numpyGarantizará la corrección de nuestra instalación.
Resumir
Se recomienda usar conda para administrar el entorno de desarrollo de Python.