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为 reComputer Jetson 安装 PyTorch

本教程演示了如何在您的 reComputer 上安装 NVIDIA 优化的 PyTorch，匹配您的 JetPack 版本。还介绍了如何使用虚拟环境（conda）来管理多个 PyTorch 版本以进行开发和部署。

前提条件​

  • 已安装 JetPack 的 reComputer
  • 互联网连接

为 reComputer 安装 PyTorch​

在这里，我们将介绍如何在两个常用版本 Jetpack 5 和 Jetpack 6 中安装支持 CUDA 的 PyTorch。

在 reComputer 中，Jetpack 5 的常用版本是 5.1.3。在这里，我们将使用它来介绍如何安装 PyTorch。

步骤 1. 更新系统并安装依赖项：

sudo apt-get -y update
sudo apt-get install -y python3-pip libopenblas-dev

步骤 2. 下载官方 PyTorch wheel 文件（示例：适用于 JetPack 5.1.3、Python 3.8 的 torch-2.1.0）：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v512/pytorch/torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
note

如果您需要支持 Jetpack 5.1.3 的更新版本的 torch，请从这里下载编译好的 wheel 文件（适用于 python3.8 的 torch-2.2）。

步骤 3. 验证安装：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)

使用 Conda 管理多个 PyTorch 版本​

Miniconda 是 Conda 包管理器的轻量级安装程序，提供了一个最小化环境来快速创建和管理 Python 环境和包。

步骤 1. 安装 Miniconda：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
info
  • 按照说明操作，输入 "yes" 同意条款。
  • 安装路径建议使用默认设置，如 ~/miniconda3。
  • 最后会提示是否自动添加到 .bashrc，建议输入 "yes"。

步骤 2. 初始化和配置 conda：

source ~/.bashrc
# 验证 conda 是否正常工作
conda --version
# 禁用自动进入 conda base 环境
conda config --set auto_activate_base false
# 关闭并重新打开终端。默认情况下，不会进入 base 环境。

步骤 3. 创建新环境并安装特定的 PyTorch wheel：

conda create -n torch_2.0 python=3.8
conda activate torch_2.0

步骤 4. 按照前面章节所示下载并安装 PyTorch wheel 文件。

info

更多详细信息，请参阅 NVIDIA PyTorch 安装指南

资源​

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