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上一期已经装好了系统

本期配置一下环境

首先配置CUDA

ctrl+alt+T打开终端输入：

sudo gedit ~/.bashrc

打开完档后 在最后面添加代码

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH

ctrl+s保存 退出文档继续在终端执行

source ~/.bashrc

验证是否配置cuda成功

nvcc -V

如图为正常

 接下来是conda

因为jetson nanoB01的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda

可以安装一个替代它的archiconda

下载命令

wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

下载好之后执行命令

bash Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

安装过程基本与anaconda一致，安装之后操作也一致

安装好之后配环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

在文档最后一行添加：

export PATH=~/archiconda3/bin:$PATH

然后开始创建你的conda虚拟环境：

conda create -n xxx（虚拟环境名） python=3.6 #创建一个python3.6的虚拟环境
conda activate xxx #进入虚拟环境
conda deactivate #（退出虚拟环境）

换一下源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

安装pip

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install --upgrade pip		#如果pip已是最新，可不执行

下面开始装torch和torchvision：

nano上安装需要去英伟达官网下载

地址:PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums

链接：https://pan.baidu.com/s/1QRz4FyC8SAH9cS2xqYzb7w?pwd=rqwr 
提取码：rqwr

 下完之后可以U盘传 也可以用你的电脑ssh连接你的nano

这里推荐mobaxterm或者vscode

mobaxterm传输文件可以看得到进度

vscode方便你后期调代码

连接方法这里不再赘述

连上之后可以直接把torch和torchvison拖过去

建议传过去的文件放在nano的主目录(home)下,右击打开终端,开始安装

 
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 

pip install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
 
​

安装torch时,一定要安装numpy,不然的话显示你安装torch成功,但是你conda list是找不到的.

#测试torch：
import torch 
print(torch.__version__)

torch,在测试时报错:非法指令,核心已转储解决办法：

export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

安装torchvision：

cd torchvision
 
export BUILD_VERSION=0.9.0
 
sudo python setup.py install 
 
cd ..

测试torchvision：

python
import torchvision
print(torchvision.__version__)

ctrl+D退出

在测试torchvision过程中如果报错PIL,就安装pillow