jetson xavier NX developer 配置pytorch和openmmsegmentation简易过程

11月13日记录
一 烧录系统
jetson套件是通过板子上的microUSB口烧录系统，我烧录时先将SSD装上，然后再烧录
1 升级SDK manager到最新版
亚博官方给的版本不是最新的，我记得给的是1.6的版本，只能安装4.5的系统，升级后，截止到我写这篇文章时版本为1.9.0.10816
2 烧录系统到NVME
我烧录的系统是最新的5.0.2，可以根据亚博官方给的方法，先只烧录系统，系统烧录位置为NVME，其余可以按照默认，与亚博官方不同的是，烧录NVME后系统直接烧录到固态硬盘中，烧录完系统后一定等板子系统重新启动后再搞下一步
3 烧录SDK
再次从step1开始，step2选择sdk，默认会将CUDNN和CUDA勾选，这里要说明的是，SDK Manager烧录的CUDA版本不是最新的，我的板子烧录的版本是11.4，这个版本会影响后续pytorch版本的安装。
其次，SDK下载速度非常慢，我是挂了VPN下载的，还是花了很久的
还有，烧录SDK可以选择用局域网烧录。

二 pytorch环境安装
烧录完SDK后，重启板子，但是，boot启动时ssd是放到最后的，所以开机时需要按esc，然后在boot中选择从ssd启动才可以
另外，SDK默认已经安装好CUDA，重启后使用nvcc -V是可以看到cuda信息的
最后这一步安装不要更新源，我试了，没用
1 安装miniconda arm版本
2 创建conda环境
conda create --name openmmlab python=3.8 -y
3 安装pytorch
3.1 首先，先使用这个命令安装pytorch arm版本 CPU版本环境 conda install pytorch torchvision -c pytorch
3.2 使用conda uninstall卸载pytorch cpu版本
3.3 从这个网页https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048 找到自己安装jetpack系统版本对应的pytorch，我安装的是jetpack5.02，按照网页描述，安装 1.12版本和1.11版本均可，我安装的是 1.11版本
3.4 pytorch安装成功后，可以进入python，试验pytorch以及是否可以用gpu和cuda
3.5 试验成功后，由于torchvision和pytorch版本需要对应，因此卸载原来torchvision版本，然后从torchvision的GitHub官网上下载对应版本，然后编译安装。我下的是0.12.0版本
这一部分我使用的命令如下
mkdir torchvision
cd torchvision/
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch v0.12.0 [email protected]:pytorch/vision.git torchvision
cd torchvision/
export BUILD_VERSION=0.12.0
python3 setup.py install --user
然后即可安装成功

注，由于pytorch环境在板子上安装非常慢，可以先下载好然后移到板子上手动安装
参考 https://www.pudn.com/news/63454d5e2aaf6043c90eb913.html

三 安装openmmlab环境
我这里用的是openmmsegmentation的环境
这里按照官网给的步骤安装即可
https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html
只是不同的是，这里的mmcv需要在板子上编译，而且需要编译很久，我的板子编译了大概半个多小时