下面我将为您详细讲解Jetson NX配置pytorch的问题及解决方法的完整攻略。
1. 准备工作
1.1 安装JetPack
首先，您需要安装JetPack软件包，它为Jetson设备提供了完整的开发环境和工具链。
您可以从 Nvidia 官网下载并安装最新的 JetPack 软件包。
下载地址：https://developer.nvidia.com/jetpack-sdk
1.2 安装Python
Jetson NX 预装了 Python3，您只需要确保 Python3 版本号大于等于 3.6 即可。
您可以通过以下命令查看 Python3 的版本号：
python3 --version
1.3 安装CUDA和cuDNN
要在 Jetson NX 上安装 pytorch，还需要安装 CUDA 和 cuDNN。
您可以通过以下命令安装 CUDA 和 cuDNN：
sudo apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit libcudnn8-dev libcudnn8
1.4 更新pip版本
为了能够顺利地安装 pytorch，我们需要更新 pip 版本，您可以通过以下命令进行更新：
python3 -m pip install --upgrade pip
2. 安装pytorch
2.1 确认Jetson NX架构
在安装 pytorch 之前，我们需要确认 Jetson NX 的架构，以便选择适合的版本。
您可以通过以下命令查看 Jetson NX 的架构：
uname -m
如果输出的结果是 aarch64，则说明您的 Jetson NX 是 64 位架构。
2.2 选择安装方式
在 Jetson NX 上，有两种方式可以安装 pytorch：
- 通过官方预编译的whl包进行安装
- 从源代码进行编译安装
在这里，我们选择第一种方式，通过官方预编译的whl包进行安装。
2.3 下载whl文件并安装
从官方网站（https://pytorch.org/get-started/locally/）下载适合您的 Jetson NX 架构的 pytorch whl 文件。
例如，如果您的 Jetson NX 架构是 64 位，则可以通过以下命令下载与该架构对应的 pytorch whl 文件：
wget https://nvidia.box.com/shared/static/cs3xn3td6sfgtene6jdvsxlr366m2dhq.whl -O torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
下载完成之后，您可以通过以下命令进行安装：
pip3 install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
安装完成后，您可以通过以下命令验证是否成功安装了 pytorch：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果输出的结果是 1.8.0，则说明您已成功安装了 pytorch。
3. 示例说明
下面，我将为您提供两个示例，演示如何在 Jetson NX 上使用 pytorch 进行深度学习训练和推理。
3.1 示例一：使用pytorch进行深度学习训练
在这个示例中，我们将使用 pytorch 进行深度学习训练，并从 cifar10 数据集中训练一个简单的卷积神经网络。
首先，安装必要的库：
pip3 install torchvision matplotlib
接着，导入库并编写训练代码：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义转换器
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 加载数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
# 定义网络结构
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 开始训练
for epoch in range(2): # 迭代2次
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每2000个小批量数据输出一下损失值
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
3.2 示例二：使用pytorch进行推理
在这个示例中，我们将使用 pytorch 进行推理，并使用 cifar10 数据集中的数据进行测试。
首先，编写测试代码：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义转换器
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 加载测试数据集
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
# 加载模型
net = torch.load('cifar_net.pth')
# 测试数据
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
# 显示图片
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
# 前向传递计算
outputs = net(images)
# 预测结果
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
for j in range(4)))
总结
通过本篇攻略，我们向您详细讲解了 Jetson NX 配置 pytorch 的问题及解决方法，并提供了两个示例以演示如何使用 pytorch 进行深度学习训练和推理。希望本文对您有所帮助。