每天填坑，精卫填坑第二集，TX1 配置从固态启动，安装Pytorch

前言：书接上回，假设你已经完成刷机，且没毛病，那就找块SATA固态吧。TX1共计16G的emmc内存，刷完jetpack 4.6，仅剩300M左右了。后续还要安装数据包，所以整块固态省心省事，还有一个好出后边说。

1.系统迁移

固态安装好之后，先开机，用Ubuntu的 磁盘工具把固态给格式化干净，否则迁移又会出问题，我也再次掉坑里了。

连接：https://blog.csdn.net/qq_38898517/article/details/109116191

参照着链接迁移系统，注意一点：

 

在这个图中，最后一个红框，LANEL emmc之后的内容在Ubuntu18.04中没有，也不需要添加。 

2.参照博客，开启SWAP空间。

略

 3.最艰难的pytorch安装来了

如果你经过SDK安装好，那么在桌面上会出现一下几个图标：

                                                           

双击Nvidia jeston Zoo ,进入浏览器，如下界面：

链接：Jetson Zoo - eLinux.org

 

 我需要Pytorch，那么点击目录即可跳到指定位置：

好了，根据你的Jetpack版本选择对应的wheel连接点击下载，但是，下载完不要安装，还有一个论坛。 ，看完就明白了。

这里我依然选择最新的Pytorch 1.10.0,那么大坑来了，Jetpack 4.6 [L4T R32.6.1],这句话，jetpack 4.6 ，没问题，那么[L4T R32.6.1],肯定不对，因为：jetpack 4.6 给的是L4T R32.7.1 !

 如果忽略了这点，安装完后使用 inport torch 会出现非法命令，核心转存的错误！！！

但是呢这个whl包还需要用到，只是环境不一样。所以提前下载到本地。

如果是和我一样，那么点击这个链接：

你会看到：

 

 看到了吗，依然是R32.6.1，到现在应该是没有现成的whl提供的，但是有Docker！点击Overview旁边的Tags，会出现R32.7.1的Docker.

 

 点击这个三个点，会自动复制Docker命令，去终端粘贴回车，自动安装Docker环境即可。这个环境安装完成后，在终端接着完成Pytorch命令：

目前只支持python3.6，不要升级！安装完成，可以先import试一下， 我到这里是可以的。

 安装过程还行，最长的是torchvision。

torchvision的安装官方给出步骤，我就不写了。上连接：PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forumshttps://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048#5324123

按照步骤操作就好了。

装了好几天了，反反复复好几次，坑太多了。

后语：自己买的Tx1，试试水，效果好找老板要高级的，建议有钱佬们直接用tx2或者更加高级的系列，新的才好，Tx1已经濒临淘汰了。。。