Jetson TX2 配置VScode+conda+Pytorch环境

系统环境:ARM64+ubuntu18.04+jetpack4.2+cuda10.0

TX2是ARM64,后面下载包都需要注意,需要选择aarch64

jetson TX2查询版本信息,GPU占用,开启功耗模式等操作

一开始选择的Python代码编辑器还是Pycharm,但安装过程一把辛酸泪,一般都缺少JDK,尝试了许多教程也没有搞定,最后执行./pycharm.sh提示错误Internal error。放弃了,最终选择了VScode,秒完成,下面给出几个教程链接。

安装Pycharm:

NAVIDA Jetson TX2安装pycharm

Jetson TX2 上安装Pycharm

安装VScode:

linux上安装vscode

接下来开始配置conda+pytorch的深度学习环境,实际上Jetson TX2是ARM64,不支持安装Anaconda,但是有Anaconda的轻量化版:Miniforge和Miniconda,conda命令的使用相同。于是可以使用conda创建虚拟环境配置pytorch环境了,下面给出两个教程链接。

配置Pytorch:

注意事项:在TX2上,常用的conda命令无法完成pytorch的安装,需要首先确定jetpack的版本,并到NVIDIA官网下载对应版本的pytorch .whl文件。

另外,如果发现jetpack版本太低,想对TX2进行刷机,升级jetpack的版本,***amd64.deb的包是不能在ARM64上直接运行的,因此需要另外准备一台电脑。

Jetson TX2+ miniforge+pytorch+pycharm安装

Nvidia Jetson XAvier NX开发套件从装机到pytorch环境搭建YoloV5+DeepSort+TensorRT

常见问题:在conda中,使用pip或者import torch会报错:非法指令(核心已转储),这种情况一般是某个包版本冲突。可能是numpy,也有许多相关教程,还有说需要在gedit ~/.bashrc中加export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8,但我尝试了许多方法仍然报错。最后,我配置了opencv环境,问题突然解决,可能在配置opencv过程中,冲突的包被替换更新了。命令如下:conda install -c conda-forge opencv,一次不行就卸载了重新安装,我用重新安装opencv解决了两次非法指令这个问题。

非法指令(核心已转储)

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