jetson 安装cp3.7pytorch

### Jetson NX 的 PyTorch 版本兼容性 Jetson Xavier NX 是基于 ARM 架构的设备，其支持的 PyTorch 版本主要取决于所使用的 CUDA 和 Python 版本。以下是关于 Jetson NX 上 PyTorch 版本兼容性的详细说明： #### 1. 默认环境配置 当使用 JetPack 4.6 进行烧录时，默认安装的 CUDA 版本为 10.2[^1]。对于此版本的 CUDA，推荐的 PyTorch 版本为 **1.8.0**。这是因为 PyTorch 官方提供了针对特定 CUDA 版本优化的预构建包。 #### 2. Python 版本的影响 Python 版本的选择也会影响可用的 PyTorch 版本范围。例如： - 如果运行的是 Python 3.6，则适合的最新 PyTorch 版本为 **1.10.0**[^3]。 - 对于更高版本的 Python（如 3.8），则可以选择更新的 PyTorch 版本。 需要注意的是，Jetson Nano 受限于 JetPack 4.6 中的 Python 3.6.9，而 Jetson Xavier NX 或其他更高端型号可以升级到更高的 Python 版本并获得更好的兼容性。 #### 3. 自定义编译需求 由于 Jetson 设备采用 ARM 架构，无法直接使用标准 x86 平台上的 PyTorch 轮子文件（`.whl`）。因此，通常需要下载专用于 ARM 架构的轮子文件或自行编译。例如，在引用中提到的一个具体实例是 `torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl` 文件，该文件适配了 Python 3.6 和 CUDA 10.2 的组合。 #### 4. 推荐的 PyTorch 版本表 以下是一个简化的 PyTorch 版本与 CUDA/Python 兼容性表格： | PyTorch Version | CUDA Version | Python Versions | |------------------|--------------|-----------------| | 1.8.0 | 10.2 | 3.6 | | 1.10.0 | 11.3 | 3.6, 3.7 | | 1.11.0 | 11.3 | 3.7, 3.8, 3.9 | 注意：如果尝试使用不匹配的 CUDA 或 Python 组合，可能会遇到运行时错误或其他兼容性问题。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 上述代码可用于验证当前环境中 PyTorch 是否正常加载以及 GPU 加速功能是否启用。 ---

<think>我们被要求安装指定版本的PyTorch和TorchVision。根据引用内容，我们需要确保版本兼容性，并选择合适的安装方式（在线或离线）。 步骤： 1. 确定所需的PyTorch版本和对应的TorchVision版本（以及Python版本和CUDA版本）。 2. 根据引用[2]和[4]，我们可以通过PyTorch官网或之前的版本页面找到安装命令，或者通过https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 直接下载whl文件进行安装。 3. 如果使用离线安装，需要下载对应的whl文件，然后使用pip安装（如引用[5]所示）。 4. 如果使用在线安装，可以使用pip或conda命令（注意去掉-c pytorch以使用国内镜像源加速）。 假设用户已经确定了要安装的版本，例如： PyTorch 1.8.0 和 TorchVision 0.9.0，Python版本为3.8，CUDA版本为11.1 安装步骤： 方法一：在线安装（推荐，如果网络条件允许） 使用pip命令（注意根据系统、CUDA版本和Python版本调整）： 对于PyTorch 1.8.0 + CUDA11.1： pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 方法二：离线安装 1. 从 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载两个文件（注意选择正确的版本）： 对于PyTorch 1.8.0：torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl （这里以Linux为例，如果是Windows则选择win_amd64，Python版本为cp38） 对于TorchVision 0.9.0：torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 2. 将下载的whl文件放在本地目录，然后使用pip安装： pip install /path/to/torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl pip install /path/to/torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 注意：如果使用conda环境，请先激活环境，再执行pip安装。 另外，引用[3]提到了一种从源码安装Torchvision的方法，但一般推荐使用预编译的whl文件，除非是特殊平台（如Jetson）。 验证安装： 安装后，可以运行以下Python代码检查版本： import torch import torchvision print(torch.__version__) # 应输出1.8.0 print(torchvision.__version__) # 应输出0.9.0 如果用户没有指定具体版本，我们可以引导用户去查看版本对应表（如引用[1]）来选择。 根据用户的上一个问题（关于Python环境配置），这里假设用户已经在VS Code中配置好了正确的Python环境（如Python3.10），那么安装时就会安装到该环境中。 注意：如果用户使用的是Anaconda，也可以使用conda命令安装，但是PyTorch的conda版本可能更新不及时，所以通常推荐使用pip。 因此，总结步骤： 1. 确定版本（PyTorch、TorchVision、Python、CUDA） 2. 根据情况选择在线或离线安装 3. 执行安装命令 4. 验证 下面我们按照这个步骤详细说明。</think>### 安装指定版本的 PyTorch 和 TorchVision 指南 #### 步骤 1：确定兼容版本组合 根据 PyTorch 官方兼容性要求[^1][^2]： 1. **查阅版本对应表**（部分示例）： | PyTorch 版本 | TorchVision 版本 | Python 版本 | CUDA 版本 | |-------------|-----------------|------------|----------| | 2.1.0 | 0.16.0 | 3.8-3.11 | 11.8/12.1| | 1.13.0 | 0.14.0 | 3.7-3.10 | 11.6/11.7| | 1.8.0 | 0.9.0 | 3.6-3.8 | 10.2/11.1| 2. **确认您的环境**： ```bash python --version # 查看Python版本 nvcc --version # 查看CUDA版本（GPU用户） ``` #### 步骤 2：选择安装方式 **方式一：在线安装（推荐网络畅通时）** ```bash # 示例：安装PyTorch 1.13.0 + TorchVision 0.14.0（CUDA 11.6） pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` **方式二：离线安装（需提前下载whl文件）** 1. 访问 [PyTorch 官方whl仓库](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)[^4] 2. 按命名规则查找文件： ``` torch-{版本}+{cuda版本}-cp{py版本}-{平台}.whl torchvision-{版本}+{cuda版本}-cp{py版本}-{平台}.whl ``` *示例*： `torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl` `torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl` 3. 本地安装： ```bash pip install /path/to/torch-xxx.whl pip install /path/to/torchvision-xxx.whl ``` #### 步骤 3：验证安装 创建 `test.py`： ```python import torch, torchvision print(f"PyTorch: {torch.__version__}") print(f"TorchVision: {torchvision.__version__}") print("CUDA可用:", torch.cuda.is_available()) ``` 运行输出应显示指定版本： ``` PyTorch: 1.13.0 TorchVision: 0.14.0 CUDA可用: True ``` #### 注意事项 1. **严格匹配版本**：PyTorch 和 TorchVision 必须版本兼容[^1] 2. **CUDA 对齐**：PyTorch 的 CUDA 版本需与显卡驱动匹配 3. **虚拟环境**：建议使用虚拟环境避免冲突 ```bash python -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate # Linux/macOS .\pytorch_env\Scripts\activate # Windows ``` 4. **ARM 设备**（如 Jetson）：需源码编译安装[^3] > ⚠️ 若安装失败：检查 `pip` 是否最新 (`pip install --upgrade pip`)，并确认文件名无下载损坏。