NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结

NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境

  • 1.准备python环境
  • 2.安装Pytorch
  • 3.torchvision安装
  • 4.torchvision安装报错问题解决
    • 4.1前言
    • 4.2问题描述
    • 4.3问题解决
      • 4.3.1灵光乍现
      • 4.3.2细节解释
  • 参考文献
  • 结语

1.准备python环境

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install git cmake python3-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev

 sudo apt-get install python3-pip
 sudo pip3 install -U pip testresources setuptools

2.安装Pytorch

sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev
sudo pip3 install mpi4py
sudo pip3 install Cython

下载pytorch编译好的.whl文件
此链接提供.whl文件
torch-1.5.0-cp36-cp36m-linux_aarch64
torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64
或者访问百度网盘:

链接:https://pan.baidu.com/s/1OEhA6cn69MTejRGe8JT_XQ
提取码:pggj
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以Pytorch1.6为例:
下载完到NX后,在下载的目录下输入如下命令:
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第1张图片

sudo pip3 install torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 

进行安装

3.torchvision安装

进入其官方GitHub:https://github.com/pytorch/vision/tree/master
找到自己需要的版本下载下来

NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第2张图片
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第3张图片
博主最终安装的是Pytorch1.6,所以torchvision版本选择0.7.0
下载完成后,解压,进入解压后的目录:
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第4张图片
在此处打开终端,输入:

sudo python3 setup.py install

如果没有报错,那么恭喜你安装完成,如果报错了请看第四章

4.torchvision安装报错问题解决

4.1前言

其实本博客的主要问题就是为了解决这个问题,因为前三章其他博客中都已经详述了,并且写的非常棒。
如此博客:https://blog.csdn.net/qq_37301003/article/details/107139218

但是仍有些问题解决不了:
看其评论区:
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第5张图片
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第6张图片
很不幸我就遇到了这些困难

4.2问题描述

在第三章中输入

sudo python3 setup.py install

报错信息有以下几种情况

  1. 会报错:segmentation fault

    解决办法:这种情况在博主装Pytorch1.5和torchvision0.6.0时遇到过,如果你也遇到了,卸载已经装好的Pytorch,重新安装Pytorch1.6和torchvision0.7.0应该能解决

  2. 报错

/home/sha/Documents/vision-0.7.0/torchvision/csrc/cpu/decoder/defs.h:12:10: fatal error: libavcodec/avcodec.h: 没有那个文件或目录
 #include 
          ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
error: command 'aarch64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1

NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第7张图片

4.3问题解决

查阅诸多资料都没有找到合适的解决方法,像error: command 'aarch64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1这个错误网上最多的是在安装jupyter报错,如此博客

4.3.1灵光乍现

通过仔细阅读命令,发现了问题所在,这一条报错信息:

/home/sha/Documents/vision-0.7.0/torchvision/csrc/cpu/decoder/defs.h:12:10: fatal error: libavcodec/avcodec.h: 没有那个文件或目录

指向/home/sha/Documents/vision-0.7.0/torchvision/csrc/cpu/decoder/defs.h文件
那就去看看这个文件吧:
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第8张图片
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第9张图片
还真的有这句话,按照错误说它缺少这个或者目录

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include "libswscale/swscale.h"

其实就是缺少这些包嘛,然后去下载这些包,如何安装这些包:
这篇博客给我提供了莫大的帮助:

于是开始安装缺少的包,输入:

sudo apt install libavcodec-dev
sudo apt install libavformat-dev
sudo apt install libswscale-dev

再到vision文件夹下打开终端,然后在终端中输入
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第10张图片

sudo python3 setup.py install

安装完成!

4.3.2细节解释

可能有些人会问,为什么要安装三个包

sudo apt install libavcodec-dev
sudo apt install libavformat-dev
sudo apt install libswscale-dev

原因在于,博主安装完一个包后

sudo python3 setup.py install

就会报错,少另一个包,如图:
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第11张图片
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第12张图片
NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第13张图片
提示少一个包就重新装一个包,最终成功了。

NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第14张图片

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NVIDIA Jetson NX配置深度学习环境(Pytorch、torchvision)超级详细,torchvision安装避坑总结_第16张图片

参考文献

以下文章在安装时给予了莫大的支持,在此对他们无私奉献解答的精神表示感谢!

https://blog.csdn.net/qq_37301003/article/details/107139218

https://blog.csdn.net/dadapongi6/article/details/108076239?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-3&spm=1001.2101.3001.4242

https://blog.csdn.net/cumtwys/article/details/105148661?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.channel_param

结语

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