上一期已经装好了系统

本期配置一下环境

一、配置CUDA

1、ctrl+alt+T打开终端输入：

sudo gedit ~/.bashrc

2、打开完档后 在最后面添加代码

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

3、ctrl+s保存 退出文档继续在终端执行

source ~/.bashrc

4、验证是否配置cuda成功

nvcc -V

5、 如果显示如这样的图就是正常安装了， CUDA如何安装请看上文

二、conda安装

为JETSON TX2 NX的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda

可以安装一个替代它的archiconda

1、下载命令

wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

2、下载好之后执行命令 bash Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

安装过程基本与anaconda一致，安装之后操作也一致

3、安装好之后配环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

4、在文档最后一行添加：

export PATH=~/archiconda3/bin:$PATH

5、然后开始创建你的conda虚拟环境：

conda create -n xxx（虚拟环境名） python=3.6 #创建一个python3.6的虚拟环境 conda activate xxx #进入虚拟环境 conda deactivate #（退出虚拟环境）

6、换一下源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

7、安装pip

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo apt-get dist-upgrade

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev

pip3 install --upgrade pip        #如果pip已是最新，可不执行

三、开始装torch和torchvision：

安装需要去英伟达官网下载

地址:PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums

这是笔者下载好的

链接：https://pan.baidu.com/s/1cAm8LpDk1lYim_Z2yQRx5Q?pwd=prbg  提取码：prbg  --来自百度网盘超级会员V3的分享

 下完之后可以U盘传 也可以用你的电脑ssh连接你的nano

这里推荐mobaxterm或者vscode

mobaxterm传输文件可以看得到进度

vscode方便你后期调代码

连接方法这里不再赘述

连上之后可以直接把torch和torchvison拖过去

1、建议传过去的文件放在nano的主目录(home)下,右击打开终端,开始安装

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev  pip install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl  #安装torch  

2、安装torch时,一定要安装numpy,不然的话显示你安装torch成功,但是你conda list是找不到的.

#测试torch： import torch  print(torch.__version__)

3、torch,在测试时报错:非法指令,核心已转储解决办法：（很重要，不仅torch会用）

export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

4、安装torchvision：

cd torchvision   export BUILD_VERSION=0.9.0   sudo python setup.py install    cd ..

如果在运行第三步的时候出现setuptools的报错

5、运行以下代码

python setup.py build  #这两个和上面的第三个运行那个都可安装（那个好用用哪个，时间巨慢，建议有耐心，笔者吃了没耐心的亏） python setup.py install

6、测试torchvision：

python import torchvision print(torchvision.__version__)

ctrl+D退出

在测试torchvision过程中如果报错PIL,就安装pillow（安装直接百度命令吧，笔者没遇到这个问题）

文章链接

评论可见，请评论后查看内容，谢谢！！！
 您阅读本篇文章共花了：