Nvidia Jetson Orin NX配置环境

Nvidia Jetson Orin NX配置环境配置环境

  • 一、安装jetson5.1.2
  • 二、安装jtop
  • 三、配置CUDA和cuDNN
  • 四、安装Pytorch

先导片:Jetson采用arm64架构

一、安装jetson5.1.2

安装好jetson自带cuda、cudnn和tensorRT

官方文档

  1. 更换源

    sudo vi /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list
    

    请添加图片描述

  2. 更新源

    sudo apt install python3-pip
    
    sudo -H pip3 install -U pip
    
    sudo -H pip install jetson-stats
    
  3. 安装jetson

    sudo apt install nvidia-jetpack
    

二、安装jtop

  1. 安装

    sudo apt install python3-pip
    sudo -H pip3 install -U pip
    sudo -H pip install jetson-stats
    
  2. 查看

    sudo jtop
    

    在这里插入代码片在这里插入图片描述

三、配置CUDA和cuDNN

  1. 配置环境变量

    vim ~/.bashrc
    

    增加以下内容

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

  2. 更新环境变量

    source ~/.bashrc
    
  3. 复制文件到cuda目录

    cd /usr/include && sudo cp cudnn* /usr/local/cuda/include
    cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu && sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
    
  4. 查看CUDA

    nvcc -V
    

    请添加图片描述

  5. 修改文件权限

    sudo chmod 777 /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
    sudo chmod 777 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    
  6. 重新软链接

    #这里的8.6.0和8对应安装的cudnn版本号和首数字
    cd /usr/local/cuda/lib64sudo ln -sf libcudnn.so.8.6.0 libcudnn.so.8sudo ln -sf libcudnn_ops_train.so.8.6.0 libcudnn_ops_train.so.8
    sudo ln -sf libcudnn_ops_infer.so.8.6.0 libcudnn_ops_infer.so.8sudo ln -sf libcudnn_adv_train.so.8.6.0 libcudnn_adv_train.so.8
    sudo ln -sf libcudnn_adv_infer.so.8.6.0 libcudnn_adv_infer.so.8sudo ln -sf libcudnn_cnn_train.so.8.6.0 libcudnn_cnn_train.so.8
    sudo ln -sf libcudnn_cnn_infer.so.8.6.0 libcudnn_cnn_infer.so.8sudo ldconfig
    
    1. 查看cuDNN
    dpkg -l libcudnn8
    

    请添加图片描述
    8. 报错libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or director
    请添加图片描述

    sudo apt-get install libopenblas-dev
    

    请添加图片描述请添加图片描述

四、安装Pytorch

torch官方教程
torch下载文档
torch下载地址
torch2.0.0对应torchvision0.15.1

pip install torch-2.0.0+nv23.05-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

torchvision下载

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

将解压后的文件夹命名为torchvision
请添加图片描述

export BUILD_VERSION=0.15.1
python3 setup.py install --user

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