0. 前言

以下安裝以Jetson Nano為例

如果你的nano是python3.6.9（對應jetpack 4.6），千萬不要嘗試升級python版本。nano最高只支持jetpack4.6。

其余的拓展到其他的jetson設備以及其他的微型電腦如樹莓派

1. 安裝步驟

環境：jetson nano ubuntu18.04，已經刷好了jetpack4.6，python3是3.6.9
想安裝cpu版的torch很簡單，直接輸pytorch上的官網命令就行。
但如果想用cuda，也就是gpu版本的torch，只有兩種方法：

1. 自己編譯pytorch的源碼。
2. 下載英偉達官方或者別人預編譯好的pytorch的輪子。

這邊我們只說第二種方法：

2. 面向nano和樹莓派

這里參照以下開源網站進行安裝即可。包含torch和torchvision
https://github.com/Qengineering/PyTorch-Jetson-Nano

在此處按步驟進行安裝
https://qengineering.eu/install-pytorch-on-jetson-nano.html

3. 面向所有jetson設備

（包含torch，不包含torchvision）
進入英偉達網站：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

3.1 參照

按照jetpack版本以及python版本進行安裝即可

3.2 按版本安裝torch

這里需要特別注意的一個問題就是你需要選擇與你機器上jetpack相匹配的版本，千萬別下錯了，比如我這里用的是jetpack4.6，那我安裝的pytorch就是V1.10.0版本。

下載完pytorch的whl文件后，首先apt-get install一些環境必須的前置程序，然后進入到你創建的conda環境下，使用pip命令安裝Cython和pytorch。

sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip install Cython
pip install numpy xxx.whl

3.3 驗證是否安裝成功

import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))
a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
print('Tensor a = ' + str(a))
b = torch.randn(2).cuda()
print('Tensor b = ' + str(b))
c = a + b
print('Tensor c = ' + str(c))

若上述程序執行無誤，證明pytorch安裝成功，并且可以調用jetson的GPU來進行運算。

3.3 安裝torchvision

這里要注意torchvision的版本和pytorch是嚴格對應的。

比如我們的1.10 對應的就是v0.11.1，那么在拉取代碼倉和install環節都需要制定版本。以下命令包含了代碼拉取及安裝，install過程時間很長，耐心等待

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch v0.11.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision   # see below for version of torchvision to download
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.11.1  # where 0.x.0 is the torchvision version  
python3 setup.py install --user

驗證torchvision

import torchvision
print(torchvision.__version__)

4. 注意事項

版本一定要對應。以nano為例，下載的時候注意，jetson nano只能下3.6python支持的，也就是最高支持pytorch的1.10.0版本，對應torchvision的版本是0.11.0。為什么呢？是因為

Hi @m.ahmad4984, JetPack 5.0.2 is in the final preparations to be
released, so it should be posted in the next few days pending any
unforeseen delays or blockers. As per the Jetson Software Roadmap 52,
JetPack 4.6 was the last major release for Nano/TX1/TX2 and JetPack
5.x supports Xavier and Orin devices.

官方原話，意思是nano最高支持的jetpack版本就是4.6，也就是python3.6.9，torch最后一個支持3.6的版本就是1.10.0。如果你不是nano是xavier或者更高級的型號，那就選python3.8的版本。

5. 常見問題

1. 下載完輪子后用pip3安裝，如果提示：

“error：torch is not a supported wheel on this platform”

如果你下載的是預編譯好的，出現了這個問題，實際上是你的pip3版本和你的python3.6不兼容，我這邊之前嘗試更新python和pip的時候遺留下來了這種問題。

解決辦法

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3.6 get-pip.py

即重新安裝對應版本的pip。

2. 進入python3環境，嘗試import torch時出現：

numpy.core.multiarray failed to import
或者
numpy illegal instruction (core dumped) jetson

意思就是你的numpy版本有問題，和torch不兼容！

解決方法：
首先卸載所有的numpy，再重新安裝低版本numpy：

#1.19.5出錯
pip3 install numpy==1.19.4

3. git clone安裝torchvision時候出現網絡錯誤

Fatal: Unable To Access ‘Https://Github.Com/…‘

解決辦法：

要么是修復這個git的網絡問題或者等待（有時會恢復正常）

要么使用輪子安裝：
https://github.com/KumaTea/pytorch-aarch64/releases
電腦中下載后再放到jetson上

6. 安裝完畢的檢驗

輸入以下命令查看：

import numpy
import torch
torch.__version__
torch.cuda.is_available()

如果沒報異常且torch.cuda.is_available顯示True，說明安裝正常完成了，如下圖所示：