久しぶりに組み込み分野関連の記事を書きます。最近は組み込み分野の勉強や宿題をしています。Jetson Xavier NX 開発キットを少し勉強して、pytorch 環境のインストール方法をまとめました。 Jetson Xavier NX用。組み込み学習に分類される記事:
組み込み学習 ---「Jetson Xavier NX インストール pytorch 環境」
Jetson Xavier NX インストール pytorch 環境「最も完全でシンプル」
目次
(2) conda をインストールします (miniconda の代替ツールである miniforge を使用)
(4) torchのインストール（pytorch環境の場合）
序文：
インストール時に誰でもさまざまな問題に遭遇することがありますが、このチュートリアルのブロガーは、オンライン チュートリアルに従って段階的に試し、多くの問題に遭遇し、解決し続け、最終的にこの最終チュートリアルを作成しました。ブロガーはこのプロセスに従って pytorch 環境を 4 回インストールし、詳細を追加して不要なプロセスを削減し続けていますが、それでも誰もがさまざまなエラーや混乱に遭遇する可能性があります。ブログBloggerの下にメッセージを残すことを歓迎します。
Jetson Xavier NX インストール pytorch 環境のすべてのファイル リソースは Baidu ネットワーク ディスクに配置されており、必要に応じて直接ダウンロードできます。
リンク: https://pan.baidu.com/s/1goUZZaWe4QwDz3ylDbvN_w?pwd=4taz
抽出コード: 4taz
(1) Ubuntu システム構成:
1. 開発ボードの電源を入れ、通常のプロセスを実行します。
通常の状況では、キットを購入すると Ubuntu システムがインストールされます。デフォルトの要件に従って Ubuntu システムを入力するだけです。ここでは詳細は説明しません。心配な場合は、他のチュートリアルを検索してください。オンラインの写真。
2. WiFi に接続し、USB フラッシュ ドライブを接続し、NXSource フォルダーをルート ディレクトリにコピーします。
3. まずは「Jetson Xavier NX 国内開発キット ユーザーマニュアル」に従って設定を行い、設定を行ってください(
(1) SSDの起動設定
(2) CUDA環境のインストールと設定、これで完了です。
SDK Manager はミラー システムをインストールするため、心配する必要はありません)
4. sudo jtop コマンドを入力して実行するまで、システム情報を表示できます。
(2) conda をインストールします (miniconda の代替ツールである miniforge を使用)
1.使用cd命令进入到Miniforge3-4.12.0-0-Linux-aarch64安装包所在的文件夹下
比如cd NXSource
2.bash Miniforge3-4.12.0-0-Linux-aarch64.sh -b
3.~/miniforge3/bin/conda init
4.重新打开终端可以输入conda -V命令，查看conda版本
5.# 关闭conda的自启动bash环境
conda config --set auto_activate_base False
6.# 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --get channels(3) conda環境の作成
#终端执行下面命令
conda create --name pytorch python=3.6.9
conda activate pytorch
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
sudo -H pip3 install -U jetson-stats
sudo jtop 命令。查看jetson NX的硬件监测
(4) torchのインストール（pytorch環境の場合）
#终端执行下面命令
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip install Cython
pip install numpy==1.19.4
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python pillow（ 安装opencv-python会很慢）
注意：cd torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl所在的路径下，否则pip会失败
例如：cd NXSource
pip install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
cd ../
git clone --branch v0.9.0 https://gitee.com/rchen1997/torchvision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.9.0
python3 setup.py install --user
cd ../ (5) インストールが成功したか確認する
#pytorch环境下终端执行下面命令
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
import torchvision
print(torchvision.__version__)
exit()
(6) 注意事項
1. 接続されている Wi-Fi ネットワークがスムーズであることを確認してください。実際、多くのエラーはネットワークの状態が悪いために発生し、ダウンロードの失敗やエラー報告が発生します。
2. インストールには時間がかかる場合がありますが、エラーが報告されない限り、心配せずにしばらくお待ちください。
3. チュートリアルは比較的簡潔で、詳細については言及されていない場合があり、成功時のフィードバックはありませんが、エラーがなければ問題ありません。インストールが完了するたびに、それが成功したかどうかを確認できます。
さらに詳しいインストール チュートリアルについては、次の記事を参照してください。
Jetson NX システムの書き込みと CUDA、cudnn、pytorch およびその他の環境のインストール
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