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Nvidia Jetson nano 安装Archiconda、gpu版torch、踩坑记录

jetson nano 属于aarch64架构，不同于一般的x86_64的linux系统架构，而torch官网上面  提供的aarch64架构的torch版本都是cpu版本的，在nano上安装cpu版本的torch便失去了这个硬件其本身的意义。不过Nvidia官网提供了gpu版本的torch，只是目前只支持python3.6版本。

一：首先下载ubuntu镜像，英伟达官方地址：

 

 

                                                         

 

 

二：下载好之后使用官方提供的工具 balenaEtcher写入镜像：

（1）：flash from file 选择下载好的文件（下载的文件不需要解压）

（2）：select target 选择需要写入的SD卡。

注：烧写的时候可能会遇到something went wrong ,if it is a compressed image……这个错误，可能是你下载的压缩文件受损，重新下载一次就好了。

 

                                                              

 

（3）烧写完成，将SD卡插入Jetson nano，开机即可。

三：检查已安装的系统组件

（1）系统已经自带cuda10.2，cudnn，opencv，可使用如下命令查看：

  查看cuda版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

  查看cudnn版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

  查看opencv版本：

pkg-config opencv --modversion

                      

（2）cuda路径写入环境变量：sudo vim ~/.bashrc 进入配置文件。

（3）在最后面添加：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LDLIBRARYPATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexport CUDA_ROOT=/usr/local/cuda

（4）执行source ~/.bashrc 后生效

（5）执行nvcc -V检查cuda版本信息，确认安装无误。

四：安装Archiconda

 

 Anaconda不支持aarch64架构，因此Jetson Nano开发板无法成功安装Anaconda。Archiconda是用于64位ARM平台的Conda发行版，下载地址：。

 

                                    

 

 

安装conda之后如果找不见，需要添加环境变量，方法如下：

（1）：sudo vim ~/.bashrc （2）：export PATH=~/archiconda3/bin:$PATH

创建虚拟环境（python版本只能是3.6 环境位置默认会在当前目录下）

                 

（1）创建命令：conda create -p XXXXX python=3.6（2）查看命令：conda env list（3）激活命令：conda activate XXXXX（XXXXX是查看命令后的一个位置）（4）删除命令：conda remove -p XXXXX --all

 

五：apt、pip换源：         

ubuntu 更换apt源（清华）：

（1）切换到root：

sudo su 

（2）备份源文件：

cd /etc/aptmv  sources.list sources.list_bak

（3）新建sources.list

vim sources.list 

（4）拷贝以下内容

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiversedeb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiversedeb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiversedeb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse# 预发布软件源，不建议启用# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse

（5）更新配置

sudo apt-get update

ubuntu 更换pip3源（清华）： （1）切换root：

sudo su 

（2）安装pip3

apt install python3-pip

（3）创建文件

mkdir ~/.pipvim ~/.pip/pip.conf

（4）拷贝以下内容

[global]timeout = 6000index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletrusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

六：查看jetpack版本并下载对应的torch版本：

 （1）查看jetpack版本：

sudo pip install jetson-statssudo jtop

 （2）下载torch：

 

 

                                                     

 

 

（3）切换到刚刚创建的虚拟环境，安装下载好的whl文件：

pip install -------------------------------.whl

（4）进入python，import torch看看是否会出错。

（5）可能会报“非法指令（核心已转储）”的错误，这个问题找了半天没发现解决办法，最后还是在官网的issue里找到的，作者这么回答：

                                                                            

解决方法如下：将  export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8  添加到环境变量即可。

sudo vim ~/.bashrc export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

（6）安装torchvision：

可下载对应的torchvision版本，同样pip install 即可   

七：下载arm版的vscode：

由于Jetson Nano arm64结构，导致市面上主流的IDE并不能适配，在网上看过很多资料之后，终于找到使用VsCode作为IDE在Jetson nano上的安装方式，现已分享到网盘：

链接：https://pan.baidu.com/s/1xxzuWNV6Fyjkex6SAyjY9Q 提取码：3pxz 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

下载好之后运行如下命令即可安装：

sudo dpkg -i code-oss_1.32.3-arm64.deb

八：结语：

现在就可以舒服的敲代码了。第一次写文章，不足之处请指正。参考如下链接：

https://blog.csdn.net/weixin_48131397/article/details/111309758