Nvidia Jetson AGX Xavier安装ROS、Anaconda、PyTorch及其它依赖库

前言

前面提到Xavier是嵌入式平台，使用的是AArch64架构，与我们平时使用的Intel架构电脑不一样，故开发环境搭建方式也不一样。官方的SDK：JetPack为我们搭好了基础环境，接下来便需要根据自己的开发环境手动安装其他依赖库。本文针对开发中使用率较高的ROS、Anaconda、Pytorch以及其它依赖库，介绍其在Xavier下的安装方法。

安装ROS

Xavier无法按照Ubuntu下的常规方法安装ROS，需要通过ROSXavier进行安装，安装步骤十分简单：

git clone https://github.com/jetsonhacks/installROSXavier.git
cd installROSXavier
./installROSXavier

安装好后在终端输入roscore检查能否正常启动，如果不能，则打开.bashrc文件

sudo gedit ~/.bashrc 

在后边加入如下两行即可

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/ros/melodic/lib
export LC_ALL="C"

安装Anaconda

Xavier无法安装Anaconda，但是有替代品，名字是miniforge，miniforge与miniconda的区别在于miniforge的下载通道是conda-forge，两者使用起来并无区别。

下载

• miniforge的github地址：https://github.com/conda-forge/miniforge
• miniforge的.sh release下载地址：https://github.com/conda-forge/miniforge/releases

安装

sh Miniforge-pypy3-xxx-Linux-aarch64.sh

修改镜像源加速

在终端输入

# 清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

执行完以上命令会在当前用户目录下生成一个.condarc文件，运行cat ~/.condarc可命令查看文件内容

安装PyTorch

同样的，使用常规conda方式无法正常安装PyTorch，Nvidia官方为我们提供了.whl文件

下载

根据自己的JetPack版本和Python版本（JetPack4.4中CUDA版本为10.2，JetPack4.2/4.3中CUDA版本为10.0），从Nvidia官网选择所需要的PyTorch进行下载，如下图所示：

若网站无法打开则需要

安装

Python2.7与Python3.6安装方式不同：

-> Python 2.7

sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev 
pip install future torch-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl

-> Python 3.6

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

安装torchvision

PyTorch与torchvision版本对应关系如下：

• PyTorch v1.0 - torchvision v0.2.2
• PyTorch v1.1 - torchvision v0.3.0
• PyTorch v1.2 - torchvision v0.4.0
• PyTorch v1.3 - torchvision v0.4.2
• PyTorch v1.4 - torchvision v0.5.0
• PyTorch v1.5 - torchvision v0.6.0

选择与自己PyTorch版本对应进行下载：

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
git clone --branch <version> https://github.com/pytorch/vision torchvision   # 将‘  ’改为所需要的版本号，如：‘ v0.3.0 ’
cd torchvision
sudo python setup.py install
cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error
pip install 'pillow<7' # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0+ with Python 3.6

安装Scipy、Numba等其他依赖库

在普通电脑Ubuntu环境下，我们可以使用pip3 install scipy直接安装，而Xavier中安装方式不太一样，以Scipy为例：

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
pip3 install -U scipy --user

而安装Numba则更为复杂，需要先安装LLVM才能安装Numba，在这里就不一一举例了，github：jetson-packages-family为我们整理了包括Matplotlib、Pycuda、Pillow、Pandas在内的多个常用依赖库在Xavier平台下的安装方法，甚至还有VSCode、Pycharm、Docker、Qt5等工具的安装方式，大家可自行查看