tx2上编译安装libtorch步骤以及遇到的一些问题

在tx2（nano、xavier）上编译安装libtorch是一个令人抓狂过程，如何抓狂就不详述了，编译的过程中会自有体会的。（主要是编译时间太长，编译好最低2个小时起步，过程中出错修改配置后还得重新开始编译..）

步骤

• 进入正题，在编译之前需要安装相应的依赖件。
  出厂自带的tx2一般是不自带pip的，所以在此之前需要安装pip3（对应python3），然后用此来安装相关依赖包

sudo apt-get install python3-pip
(sudo python3 -m pip uninstall pip && sudo apt install python3-pip)
pip3 install --upgrade pip==9.0.1

报错：locale.Error: unsupported locale setting
解决方法：export LC_ALL=C （添加到.bashrc中，再source ~/.bashrc）

• 安装其他依赖件

sudo apt install libopenblas-dev libatlas-dev liblapack-dev
sudo apt install liblapacke-dev checkinstall # For OpenCV
sudo pip3 install numpy scipy # 20~30min（需要有cython）
sudo pip3 install pyyaml
sudo pip3 install scikit-build
sudo apt install libffi-dev
sudo pip3 install cffi

这里安装scipy的时候可能报错，pip半天安装不上去（在nano上，tx2上倒是很顺利），后来无奈就索性用sudo apt install python3-scipy来安装了，暂时还不知道会不会有问题

• 下载源码并进入指定版本

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch #进入到pytorch目录。该目录下有.git目录
sudo pip3 install -U setuptools
sudo pip3 install -r requirements.txt
git tag #显示各个版本
sudo git checkout v1.1.0 #选择版本
sudo git submodule update --init --recursive # 下载并更新第三方库，我们要保证需要的第三方库都下载完毕，不然在编译过程中会中断。

• 开始编译之前需要设置
  加快编译速度

sudo nvpmodel -m 0         # 切换工作模式到最大
sudo ~/jetson_clocks.sh   # 强制开启风扇最大转速 

export USE_NCCL=0
export USE_DISTRIBUTED=0
export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="5.3;6.2;7.2"  #gpu计算能力，一般nano对应5.3,tx2对应6.2,xavier对应7.2.

此处若是不设置NCCL，可能会导致caffe2和caffe2_gpu编译不成功；
TORCH_CUDA_ARCH_LIST不设置可能会导致运行程序调用库的时候出现cuda error问题

开始编译

mkdir build
cd build
sudo python3 ../tools/build_libtorch.py

编译完成

-- Install configuration: "Release"
-- Set runtime path of "/home/nvidia/pytorch/torch/test/batch_matmul_op_gpu_test" to "$ORIGIN:/usr/local/cuda/lib64"
-- Set runtime path of "/home/nvidia/pytorch/torch/lib/libthnvrtc.so" to "$ORIGIN:/usr/local/cuda/lib64"
-- Set runtime path of "/home/nvidia/pytorch/torch/lib/libtorch.so.1" to "$ORIGIN:/usr/local/cuda/lib64"
-- Set runtime path of "/home/nvidia/pytorch/torch/lib/libcaffe2_detectron_ops_gpu.so" to "$ORIGIN:/usr/local/cuda/lib64"
-- Set runtime path of "/home/nvidia/pytorch/torch/lib/libcaffe2_module_test_dynamic.so" to "$ORIGIN"
-- Set runtime path of "/home/nvidia/pytorch/torch/lib/libcaffe2_observers.so" to "$ORIGIN"

打包处理
bin、include、lib、share、version.txt

参考链接：
oldpan博客：在NVIDIA Jetson TX2上源码编译并使用Pytorch
Pytorch Forums：How can I plant the libtorch on NVIDIA TX2?