2.1 Installer la miniforge
Versions · conda-forge/miniforge · GitHub pour télécharger le package d'installation linux-aarch64 de miniforge-pypy3
Allez dans le répertoire où se trouve le fichier sh de miniforge, faites un clic droit pour ouvrir Terminal, et entrez la commande suivante pour installer :
sh 文件名.shLors de l'installation, il vous sera demandé si vous souhaitez initialiser, choisissez si vous souhaitez initialiser les variables d'environnement
Après l'installation, ajoutez des variables d'environnement. Sinon, une erreur bash : conda Command not found apparaîtra.
# 编辑环境变量
vim ~/.bashrc
# 增加环境变量, 将<username>换成你的用户名
export PATH=/home/<username>/miniforge-pypy3/bin:$PATH
# 激活环境变量
source ~/.bashrc
# 显示(base)
source activate # 没有显示（base）时使用Changer la source de téléchargement
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yesIl faut encore changer la source ici, bien sûr, c'est aussi très utile si vous avez été mis en relation avec l'agent
Entrez la commande :
conda config --set auto_activate_base falseSinon (la base) sera toujours à l'avant, bien sûr vous pouvez l'ouvrir si vous le souhaitez
Lorsque vous souhaitez l'utiliser, donnez quelques instructions courantes :
source activate #显示(base)
conda activate 你的环境名 #激活环境
conda create -n 环境 --clone 环境 #建议装好一个库就这样备份一个,bug会很多
conda env remove --name your_env_name #删除环境Alors
conda create -n 环境名 python=3.6Créez un environnement virtuel et les opérations suivantes seront effectuées après l'activation de l'environnement virtuel
2.2 Configurer le commutateur virtuel
Il est recommandé d'installer torch1.8 ici
Bien que, selon le site officiel, PyTorch for Jetson - Jetson & Embedded Systems / Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums puisse être utilisé jusqu'à torch1.10, mais le modérateur a personnellement testé
torch1.10.0 peut être installé, mais torchvision0.11.0 n'est pas dans la source pip
Il y a un bogue dans torch1.9.0, beaucoup de gens y ont répondu, il n'y a rien à faire à ce sujet
Il y a un bogue dans torch1.8, mais il peut être installé à la fin
Veuillez donc télécharger le fichier whl de torch1.8,
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install CythonInstallez le front, puis entrez dans le répertoire de votre fichier whl
pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whlil suffit d'installer
Après l'installation, n'oubliez pas d'appeler python
import torch
torch.__version__
torch.cuda.is_available()Testez pour voir s'il y a un problème. Le blogueur n'a rencontré aucun problème, mais j'ai vu de tels problèmes lorsque j'ai parcouru le forum :
Certains grands frères ont demandé, que dois-je faire si je veux installer d'autres versions de python et d'autres torches ?
Versions · KumaTea/pytorch-aarch64 (github.com) J'avais une exigence similaire. J'ai trouvé une bibliothèque personnelle compilée sur github, puis j'ai découvert que torch.cuda.is_available() renvoie false, puis j'ai découvert la raison :
Big Brother n'a pas de GPU, donc si vous voulez votre propre version py et version pyt, veuillez :
#!/usr/bin/env bash
set -xe
VER="$1"
export PYTORCH_BUILD_VERSION="$VER"
export PYTORCH_BUILD_NUMBER="1"
git clone https://github.com/pytorch/pytorch torch || :
cd torch
git checkout "v$VER"
git checkout --recurse-submodules "v$VER"
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
rm build/CMakeCache.txt || :
# export MAX_JOBS=1
export BUILD_TEST=0
export USE_BREAKPAD=0
python3 setup.py build
python3 setup.py install
python3 setup.py bdist_wheelCompilez-le vous-même sur jetson !
Installez ensuite torchvision, il n'y a rien à dire à ce sujet, allez simplement sur git pour le télécharger et le compiler vous-même, mais je vois que la bibliothèque compilée de tout le monde sur l'intranet est introuvable dans la liste conda, ici je donne une solution :
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch <version> https://github.com/pytorch/vision torchvision # see below for version of torchvision to download
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.x.0 # where 0.x.0 is the torchvision version
python3 setup.py install --userPour le processus détaillé, veuillez vous référer à ce patron : J'ai également rencontré l'erreur qu'il a rencontrée.
Opencv sera installé plus tard
Copiez simplement l'opencv fourni avec le système dans l'environnement virtuel, mais cet opencv ne prend pas en charge cuda. Bien sûr, tous ceux qui ont besoin d'utiliser cuda peuvent l'installer. Recherchez des tutoriels. Ici, je pose une question : si vous changer la version de cuda, vous devrez Il est préférable d'acheter une clé USB pour la caméra, opencv avec cuda installé par vous-même signalera une erreur lors de l'utilisation de gsreamer pour diffuser la caméra csi