jetson nano使用笔记1：pytorch开发环境搭建

jetson nano默认：
Python 3.6.9
Opencv-python 4.1.1

一、配置CUDA环境变量
jetson nano默认已经安装了CUDA10.0，但是直接运行 nvcc -V是不会成功的，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。

添加环境变量：
1、查看本机下cuda版本是10.2

root@innocent-nvdia:/home/innocent# ls /usr/local/cuda-10
cuda-10/   cuda-10.2/

2、添加临时环境变量

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin

echo $PATH 可以查看已添加成功；
2、添加永久环境变量
输入指令，编辑~/.bashrc文件，增加export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin语句。

vi ~/.bashrc

3、验证nvcc -V

root@innocent-nvdia:/home/innocent# nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Feb_28_22:34:44_PST_2021
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.300
Build cuda_10.2_r440.TC440_70.29663091_0

二、搭建pytorch环境
1、输入python，按tab查看已安装的python版本（准备使用python3.6）

root@innocent-nvdia:/home/innocent# pyt
pytest            python2           python2.7-config  python3           python3.6m        python-config
python            python2.7         python2-config    python3.6         python3m

2、安装pip

sudo apt-get install python3-pip

升级pip保证是最新版的：

pip3 install --upgrade pip

通过以下命令来判断是否已安装成功

pip3 --version    # Python3.x 版本命令

//网上有如下安装方式，是通过脚本安装的：
https://www.runoob.com/w3cnote/python-pip-install-usage.html

sudo apt-get install -y python3-dev python3-testresources python3-setuptools 
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py
rm get-pip.py

3、更换pip源：
#临时改源为清华的源

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

#持久的设为默认源
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#如果您到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用镜像站来升级 pip
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U

因为是python3，所以要用pip3指令

4、安装Jetson Nano小工具jtop
老样子，需要使用pip3

pip3 install jetson-stats

输入jtop就能进入jtop界面后，

使用左右按键或者鼠标，选择到5 ctrl还能控制风扇。
正好我也买了风扇，直接装上去是不转的，本来查的需要指令手动控制风扇占空比。貌似JTOP里的system能自动调整？有待用的时候再看。
直接输入指令修改风扇占空比：

echo 255 > /sys/devices/pwm-fan/target_pwm

或直接在JTOP界面下，选择5 ctrl，m为减，p为增加占空比，可以调整风扇转速。

5、安装pytorch
5.1 确认版本
Pytorch 和 JetPack需版本对应，jetpack在jetson nano安装镜像系统的时候已经在img里包含安装了

//网上说输入以下指令查看，结果还是没找到对应关系要怎么看。

cat /etc/nv_tegra_release

直接使用jtop，选择6 INFO，可以看到我的Jetpack是4.6【L4T 32.6.1】版本。JTOP真是好用，建议安装！

NVDIA官网中可以看到，这个jetpack版本可以安装pytorch 1.10.0，在官网上也可以直接下载whl文件(下载一直失败)：
https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048

5.2 下载pytorch
最后在网上找到了个torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64，传到nano里，然后pip3 install torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64

但是貌似import torch错误，好像不支持cuda版本，查了发现我需要安装pytorch1.5以上的。。。。

然后终于找到有大佬提供了不需要积分的Jetson Nano上pytorch 1.6.0 wheel安装包下载，感谢无私分享！！！！！
https://blog.csdn.net/lclfans1983/article/details/108239724

然后下载whl文件，传到nano。
直接运行 sudo pip3 install torch-1.6.0a0+b31f58d-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl进行安装

这里自动将之前安装的torch1.4.0卸载后，安装1.6.0成功。
查看已经安装的torch信息pip3 show torch

看网上提示还安装了如下，顺手也安装了= =

sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev python3-pip
pip3 install Cython

5.3 下载并安装torchvison(因为安装的是pytorch1.6.0,对应安装torchvision 0.7.0)(torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库)
参考https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
git clone --branch v0.7.0 https://gitee.com/zero-one-game/vision torchvision
cd torchvision
sudo python3 setup.py install

python3 setup.py install 时候失败了= =，还不知道啥原因。，。。。。

查网上说由于ffmpeg版本导致的问题；
还查到一种方法，是在编译之前，对setup.py文件进行一些修改，把if has_ffmpeg注释掉，改为if false
…注意python的语法，太恶心了。。。要tab对其= =，貌似主始啥的都要对齐。。。。

然后再次执行sudo python3 setup.py install，就能编译通过安装成功了。

5.4 完成后进入python3中import torch和import torchvision这两个能否引用。

python3
import torch
torch.__version__

python3
import torchvision
torchvision.__version__

6、vscode+远程SSH
朋友推荐的vscode，能通过SSH远程对JETSON nano进行开发。

在PC上安装VSCODE软件，下载remote ssh。
在vscode左侧选择“远程资源管理器”，add new，填写ssh 用户名@ip地址，中间提示安装了个什么插件，没仔细看，然后就连接上了。

这时候VSCODE显示的就是jetson nano中的文件了，选择其中一个文件夹作为工程文件夹即可。这样就能实现在PC端，通过VSCODE像本地开发一样开发nano中的代码了。

（待以后再学习时继续记录。）