为jetson安装pytorch

<think>我们正在回答用户关于在Jetson设备上安装PyTorch的问题。根据用户提供的信息，我们有一些引用资料可以参考。用户的需求：在Jetson设备（如Nano,TX2,AGXXavier）上安装PyTorch。根据引用[1]：提供了预构建的PyTorch1.1pipwheel安装包，适用于Python2.7和3.6，且针对JetPack4.2。引用[3]中提到了设置CUDA路径的脚本，以及一个包含Pytorch安装的目录。引用[4]提到Jetsonnano的镜像已经预装了JetPack（包含CUDA,cuDNN,OpenCV），然后可以构建推理引擎。注意：由于Jetson是ARM架构，不能直接使用pipinstalltorch来安装，因为PyTorch官方提供的pip包通常是x86架构的。因此，我们需要使用为Jetson预编译的包。步骤：1.确保系统已经安装JetPack（包含CUDA,cuDNN等）。通常Jetson设备出厂镜像或刷机后已经包含。如果没有，需要先刷机安装JetPack。2.根据JetPack版本和Python版本选择合适的预编译PyTorch包。根据引用[1]和引用[3]的提示，我们可以从特定的仓库下载预编译的wheel文件。目前，我们可以在NVIDIA的论坛或者第三方仓库找到预编译的PyTorch包。例如，一个流行的第三方仓库是：https://github.com/nmilosev/pytorch-arm-builds或者https://qengineering.eu/install-pytorch-on-jetson-nano.html等。但是，引用[1]中提到了预构建的PyTorch1.1wheel，但版本较旧。现在可能有更新的版本。我们也可以从NVIDIA官方论坛寻找资源，或者使用NVIDIA提供的NGC容器（但容器方式可能较重）。这里，我们以安装较新的PyTorch版本（如1.7.0）为例，参考一个常见的来源：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048实际上，NVIDIA开发者论坛上有一个专门的帖子提供PyTorchforJetson的预编译包。安装步骤（以PyTorch1.10为例）：1.确认JetPack版本（如4.5,4.6等）和Python版本（如3.6,3.8等）。2.下载对应的wheel文件。3.使用pip安装。由于用户没有指定具体设备、JetPack版本和Python版本，我们以常见的JetsonNano、JetPack4.6、Python3.6为例。具体步骤：1.更新系统：$sudoaptupdate$sudoaptupgrade2.安装依赖：$sudoaptinstallpython3-piplibopenblas-baselibopenmpi-devlibjpeg-devzlib1g-dev3.下载PyTorchwheel（以1.10.0为例）：根据NVIDIA论坛提供的链接，例如：$wgethttps://nvidia.box.com/shared/static/fjtbno0vpo676a25cgvuqc1wty0fkkg6.whl-Otorch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl4.安装PyTorch：$pip3installtorch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl5.安装torchvision（如果需要）：同样需要下载预编译的torchvisionwheel，或者从源码编译（推荐使用预编译的wheel）。例如，对于torchvision0.11.1：$sudoaptinstalllibjpeg-devzlib1g-devlibpython3-devlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-dev$gitclone--branchv0.11.1https://github.com/pytorch/visiontorchvision$cdtorchvision$exportBUILD_VERSION=0.11.1$python3setup.pyinstall--user或者，也可以找到预编译的torchvisionwheel，例如：$wget[torchvisionwheel的URL]$pip3install[下载的wheel文件]注意：以上链接和版本可能会变化，建议用户根据实际情况查找最新的资源。另外，引用[3]中提到了一个脚本设置CUDA路径，如果遇到CUDA相关的问题，可以运行：$bash<(curl-shttps://github.com/yqlbu/jetson-packages-family/raw/master/set_cuda.sh)但是，通常JetPack安装后CUDA环境已经配置好，所以可能不需要。总结：在Jetson上安装PyTorch的主要步骤是下载预编译的wheel文件，然后使用pip安装。同时需要安装依赖库。由于网络原因，用户可能需要使用国内镜像源或者寻找其他下载方式。最后，我们可以提供一些常见问题的解决方法，比如安装后验证CUDA是否可用。验证：$python3>>>importtorch>>>print(torch.__version__)>>>print(torch.cuda.is_available())#应该返回True根据引用[2]，如果后续需要使用TensorRT进行模型转换和加速，还需要安装pycuda和onnx。因此，我们可以建议用户如果需要使用TensorRT，安装：$pip3installpycuda$pip3installonnx==1.4.1#注意版本，根据实际需要注意：onnx的版本可能需要与后续工具链匹配。由于用户的问题是关于安装PyTorch，所以我们主要回答安装步骤。我们也可以提供安装其他版本PyTorch的指导，但需要用户提供具体的版本需求。下面我们按照步骤组织回答。</think>### 在Jetson设备上安装PyTorch的步骤 #### 1. **确认系统环境** - 确保设备已刷写**JetPack SDK**（包含CUDA、cuDNN、TensorRT等基础组件）。 - Jetson Nano/TX2/AGX Xavier默认镜像已集成JetPack[^4]。 - 检查Python版本（推荐Python 3.6）： ```bash python3 --version ``` #### 2. **安装系统依赖** ```bash sudo apt update sudo apt install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libjpeg-dev zlib1g-dev ``` #### 3. **安装PyTorch** - **方法一：使用预编译Wheel（推荐）** 根据设备架构和JetPack版本下载官方预编译包[^1]： ```bash # 示例：JetPack 4.2 + Python 3.6 wget https://nvidia.box.com/shared/static/1v2cc4ro6zvsbu0p8h6qcuaqco1qcsif.whl -O torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip3 install torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` > 最新版本预编译包参考：[NVIDIA开发者论坛](https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-nano-version-1-10-now-available/72048) - **方法二：从源码编译** 适用于自定义版本（耗时较长）： ```bash git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch export USE_NCCL=0 export USE_DISTRIBUTED=0 python3 setup.py install ``` #### 4. **验证安装** ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` #### 5. **安装TorchVision（可选）** ```bash sudo apt install libjpeg-dev zlib1g-dev pip3 install pillow # 必需依赖 git clone https://github.com/pytorch/vision cd vision python3 setup.py install ``` #### 6. **配置CUDA路径（如遇错误）** 若提示`CUDA not found`，运行环境配置脚本[^3]： ```bash bash <(curl -s https://github.com/yqlbu/jetson-packages-family/raw/master/set_cuda.sh) ``` > **注意**： > - JetPack 4.2/4.3 适配 PyTorch 1.1-1.6；JetPack 4.5+ 适配 PyTorch 1.10+ > - 如需TensorRT加速，需额外安装`pycuda`和`onnx`[^2]： > ```bash > pip3 install pycuda onnx==1.4.1 > ``` --- ### 相关问题 1. **如何验证PyTorch是否成功调用Jetson的GPU？** > 通过`torch.cuda.is_available()`返回True即表示GPU可用[^1]。 2. **JetPack不同版本对PyTorch兼容性有何影响？** > JetPack 4.2仅支持PyTorch≤1.6，JetPack 4.6支持PyTorch 1.10+[^3][^4]。 3. **在Jetson上运行PyTorch模型如何启用TensorRT加速？** > 需将模型转换为ONNX格式，再用TensorRT引擎加载[^2][^4]。 4. **如何解决`ImportError: libc10.so not found`错误？** > 通常因PyTorch版本与CUDA不匹配，需检查JetPack版本并重装对应PyTorch[^1][^3]。 --- [^1]: 预编译PyTorch wheel文件适用于JetPack 4.2及特定Python版本 [^2]: TensorRT加速需安装pycuda和onnx依赖 [^3]: CUDA路径配置脚本可解决环境变量缺失问题 [^4]: Jetson镜像已集成JetPack组件，可直接构建推理引擎