NIVIDIA Jetson Xavier 安装 pytorch

### 在 NVIDIA Jetson Xavier 上安装 PyTorch 为了在 NVIDIA Jetson Xavier 设备上成功安装 PyTorch，需遵循特定的操作流程来确保兼容性和性能优化。 #### 准备工作确保拥有带有 Ubuntu 18.04 系统的 PC、Jetson 设备及其电源供应器、Type-C 接口 USB 连接线。这些硬件条件是进行软件部署的基础环境设置[^2]。 #### 安装 Python 软件包管理工具确认已正确设置了开发环境之后，通过命令行更新现有的软件包列表并安装 `pip3` 工具用于后续操作： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip -y ``` #### 下载适合 ARM 架构的 PyTorch 版本针对 Jetson 平台特有的 ARM 处理架构，官方提供了预编译好的二进制文件以简化安装过程。对于 Jetson Xavier NX 板卡而言，可以采用如下指令下载对应版本的轮子文件（wheel file），这里选用的是适用于 Python 3.6 的 PyTorch 1.8.0: ```bash wget https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 注意：上述链接仅为示例，在实际应用时应访问 [PyTorch官方网站](https://pytorch.org/) 获取最新的支持ARM平台的安装包地址。 #### 执行 PyTorch 安装完成下载后即可利用之前安装好的 `pip3` 命令执行安装动作： ```bash sudo pip3 install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 此步骤会自动解析依赖关系并将必要的库文件一并加入到当前环境中[^1]。 #### 配置 torchvision 库除了核心框架外，许多计算机视觉项目还需要额外的支持组件如 `torchvision` 。该扩展模块包含了大量经过训练的数据集转换函数以及模型定义等资源，有助于加速原型设计阶段的工作效率。继续按照下面的方法获取最新版的 `torchvision` : ```bash git clone --branch v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision cd torchvision TORCH_CUDA_ARCH_LIST="5.3;6.2;7.2" TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all" BUILD_VERSION=0.9.0+cu102 NO_CUDA=1 python setup.py install ``` 以上命令序列首先克隆指定标签下的源码仓库至本地目录；接着进入该项目路径下调整构建参数最后调用Python解释器运行setup脚本来实现安装目的。 #### 测试安装成果当所有前置准备工作完成后建议编写一段简单的测试程序验证整个环境搭建是否正常运作： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) x = torch.rand(5, 3) print(x) ``` 如果一切顺利，则应该能够看到打印出来的张量对象信息而不会抛出任何异常提示。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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