Jetson Nano install pytorch, torchvision 설치 방법

 

Jetson Nano Board

 

CPU: Quad-core ARM Cortex-A57 CPU

GPU: 128-core Maxwell GPU

RAM: 4GB LPDDR4 RAM

저장 공간: microSD 카드 슬롯 및 USB 스토리지를 통한 확장 가능

AI 성능: 중소규모 AI 모델 및 작업에 적합한 GPU 성능을 제공

저전력 소비: 소형 크기 및 저전력 소비 로 이동성이 용이

 

 

 

Jetson Nano install pytorch / torchvision

 

 

JetPack 4.6 Production Release with L4T 32.6.1을 다운로드 받아서 Jetson Nano Board에 설치하였습니다.

 

 

jetpack 4 버전대 에서는 PyTorch v1.10.0 버전을 다운로드 받아 사용했는데, 해당 버전은 jetpack 4버전대에서 사용할 수 있는 가장 최신버전이고 python 3.6 버전에서 마지막으로 지원하는 PyTorch 버전입니다.

 

 

 

1. JetPack 4.6.1버전에 맞는 torch, torchvision 다운로드 진행하기

 

 

설치할 PyTorch 버전인 1.10.0 의 wheel 파일을 미리 다운로드 받아줍니다.

 

 

2. 파이썬 3.6 버전에 맞추어 cmd에서 설치를 진행한다.

 

python 3.6 버전

wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whl -O torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install Cython<3
pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

 

 

python 2.7 버전

 

wget https://nvidia.box.com/shared/static/1v2cc4ro6zvsbu0p8h6qcuaqco1qcsif.whl -O torch-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev   # skip libopenmpi-dev for PyTorch >= 1.12
pip install future torch-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl

 

 

 

3. torch 버전에 맞는 torchvision을 설치한다.

 

$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ git clone --branch <version> https://github.com/pytorch/vision torchvision   # see below for version of torchvision to download
$ cd torchvision
$ export BUILD_VERSION=0.x.0  # where 0.x.0 is the torchvision version  
$ python3 setup.py install --user
$ cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error
$ pip install 'pillow<7' # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0+ with Python 3.6

 

 

 

PyTorch 버전이 1.10.0으로 설치되었기 때문에, torchvision은 0.11.1 버전을 설치해준다.

 

 

위 과정은 아래 Nvidia 포럼을 따라 진행하였으며, 깔끔하게 설치를 진행할 수 있었다.

 

 

https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

 

PyTorch for Jetson