NVIDIA® Jetson Xavier™ NX开发套件在搭建tensorflow-gpu环境时可以使用指令直接安装或者官网下载whl文件安装。作者在安装pytorch环境时总是安装不上gpu版本
报错 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
由于该板卡内核为aarch64，没有找到相应的安装包，所以总是出错，在此记录避坑。
1、环境管理
可以使用miniconda3，当然若一张存储卡只是在一个场景中应用直接搭建环境即可（应该不会有什么影响，欢迎指正）。
miniconda3安装
annaconda官网找到对应版本，下载。链接 Miniconda — Conda documentation
注意选择aarch64对应版本。
将下载好的文件上传至板卡，作者使用WinSCP。
pip install “xxxxx”安装
然后yes或者回车接受即可。
2、torch gpu环境搭建
在pytorch官网找不到GPU版本的离线包，只有CPU版本的，若要安装CPU版本的，直接在官网下载即可。链接 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
注意选择aarch64版本
若安装GPU版本，NVIDIA官方给出了安装提示。
下载链接
PyTorch for Jetson – version 1.10 now available – Jetson Nano – NVIDIA Developer Forums
注意python、torch以及torchvision版本对应关系
下载完成后pip3 install xxxx安装即可
然后安装对应版本torchvision
指令如下
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ git clone --branch <version> https://github.com/pytorch/vision torchvision
$ cd torchvision
$ export BUILD_VERSION=0.x.0 # where 0.x.0 is the torchvision version
$ python3 setup.py install --user</version>
python3 setup.py install –user指令执行时间可能略长
torch、torchvision以及python版本对应关系表
验证torch gpu版本安装完成
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
返回True即可
若返回False说明没有安装好GPU版本pytorch。
Original: https://blog.csdn.net/m0_58442599/article/details/123910553
Author: wenwv
Title: NVIDIA Jetson Xavier NX搭建pytorch gpu环境（超详细）
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