jetson tx2 pytorch2.1.0对应安装多少

### PyTorch 版本选择 对于 Jetson TX2 设备,官方支持的 PyTorch 版本主要集中在早期版本。当前最新版如 PyTorch 2.1.0 并未提供针对 Jetson TX2 的预编译包[^1]。 考虑到设备性能和兼容性,建议使用与 JetPack 4.x 兼容的较旧版本 PyTorch,通常推荐使用 PyTorch 1.8 或更早版本。这些版本经过优化并能更好地适配 Jetson TX2 和其内置 CUDA 工具链。 ### 安装准备 确认已安装适当版本的 JetPack SDK,这会自动配置好底层依赖项包括 CUDA、cuDNN 等必要的深度学习加速组件[^3]: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 验证现有 JetPack 版本号: ```bash sudo pip3 install jetson-stats sudo jtop ``` ### 创建虚拟环境 (可选) 为了保持系统的整洁性和隔离开发环境,创建一个新的 Python 虚拟环境是一个不错的选择[^4]: ```bash python3 -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate ``` ### 安装 PyTorch 由于 PyTorch 2.1.0 不直接支持 Jetson TX2,需选择合适的替代版本。以下是基于 PyTorch 1.8.0 的安装命令示例,该版本已被证实可以在 Jetson TX2 上正常工作: ```bash pip3 install torch==1.8.0+cuda10.2 torchvision==0.9.0+cuda10.2 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意:上述 URL 是指向稳定发布的 PyTorch 存储库,在实际操作前应访问官方网站获取最新的下载链接。 ### 验证安装成功 完成安装后可以通过运行简单的测试脚本来确保一切正常运作: ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('CUDA not found') ```

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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下载TX2专用torch包,Cuda版本为10.2,python版本为3.6.9,Jetpack版本为4.6,最后选择安装Pytorch v1.10.0。官网半天下不下来,难顶。

jetson-tx2-pytorch:在Nvidia Jetson TX1TX2上安装PyTorch

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在NVIDIA Jetson TX1 / TX2上安装PyTorch 是一个新的深度学习框架,可以在Jetson TX1和TX2板上很好地运行。 它安装起来相对简单快捷。 与TensorFlow不同,它不需要外部交换分区即可在TX1上构建。 尽管TX2具有足够的32 GB eMMC,但TX1仅具有一半,而且由于JetPack,Ubuntu软件包和安装工件的限制,它很容易用完空间。 下面的清理部分列出了一些简化方法,此处的步骤倾向于极简主义。 PyTorch开发人员推荐Anaconda发行版。 我找不到用于ARM64的最新Anaconda设置,因此我使用了全局python库。 提示:在TX2上,运行~/jetson_clocks.sh加速CPU的运行并启用两个以上的内核。 这样可以将PyTorch的编译时间从45分钟减少到37分钟。 我没有在TX1上进行测试,但是可以预期的是速度不会

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