JetsonTX2+miniforge+pytorch+pycharm安装

第一次使用jetson，安装环境都是泪，搞了快两天。大家觉得有用的话，可以点个赞 ，收藏下！

1、miniforge 安装

因为jetson 无法安装anaconda,所以用了这个类似conda的，试一下 ，发现和conda 差不多。
miniforge的地址：https://github.com/conda-forge/miniforge
miniforge的.sh release 下载地址：https://github.com/conda-forge/miniforge/releases

本人下载的是miniforge-pypy3中的py3.7版本 Miniforge-pypy3-Linux-aarch64，后面安装pytorch把这个python解释器换成了python3.6版本的。

下载后进行安装

sh Miniforge-pypy3-xxx-Linux-aarch64.sh

2、虚拟环境创建，jetson版本查询

下载好miniforge之后，在这里我是创建了新的虚拟环境安装的，大家也可以在base下直接安装，但是需要把环境里的python解释器卸载，重新安装python3.6版本。

conda create -n py3.6 python=3.6

在安装torch之前，需要先检查自己的jetson板子的刷机版本，还有把镜像源地址进行更换。

查询jetpack版本：
方法1：

sudo systemctl restart jetson_stats.service
sudo jtop 6-INFO

方法2：
下面两行指令全是显示版本的，二选一即可

cat /etc/nv_tegra_release
或
head -n 1 /etc/nv_tegra_release

拿到版本有啥用呢，是为后面安装pytorch准备的

• Jetpack4.2.2 === ./source_sync.sh -t tegra-l4t-r32.2.1
• Jetpack4.3 === ./source_sync.sh -t tegra-l4t-r32.3.1
• Jetpack4.4 === ./source_sync.sh -t tegra-l4t-r32.4.3
• Jetpack4.4.1 ===. /source_sync.sh -t tegra-l4t-r32.4.4
• Jetpack4.5 ===./source_sync.sh -t tegra-l4t-r32.5

我这里版本是JetPack 4.4.1，ubuntu18.04. 我选择安装的是torch1.8版本，对应的torchvision为0.9.0版本
cuda版本查询

nvcc -V  or cat /usr/local/cuda/version.txt

查询cudnn版本

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 

opencv版本查询

 pkg-config --modversion opencv

3、jetsonTX2镜像源更换

镜像源更换，是因为自己后面有些包下载不了，更换镜像源后下载成功了。

打开/etc/apt/sources.list

vi /etc/apt/sources.list

本人我是直接这样编辑的sudo gedit /etc/apt/source.list
ubuntu18.04版本，jetsonTX2更新镜像源
清华源
其它源请看参考博文

# 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-ports/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse

保存后在终端输入

#更新源
sudo apt-get update 
#更新软件
sudo apt-get upgrade

4、pytorch安装

NVIDIA官网:https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9-0-now-available/72048

创建好虚拟环境后，打开虚拟环境py3.6，conda activate py3.6
在虚拟环境下安装torch

重点！
在这里一定要下载对应版本的torch ，查清你的jetson版本，
我这里版本是JetPack 4.4.1
下载版本为torch1.8
请仔细看一下jetson pytorch官网内容，使用官方给的下载指令
我这里是直接下载到本地再pip3 install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 的，因为我用板子下载特别慢，从别的地方下载拷贝过来了。
或者直接在终端输入

# 如果提前下载到本地，就不需要wget重复下载
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 
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

在这里我遇到libopenblas-base libopenmpi-dev两个包找不到下载 ，更换了镜像源下载。
安装完之后记得先测试一下torch是否安装成功。我这里出现核地址错误之类的，重新安装几次，后来在系统变量里面加入

'''修改环境变量'''
sudo gedit /etc/profile 

把 export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 加入最后面一行，然后保存
'''更新环境变量'''

source /etc/profile

然后就可以了。
这里建议重启一下，使环境变量生效，或者在终端声明下export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8，仅当次有效。

接着安装torchvision
这里下载的是torchvision0.9.0版本

$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ git clone --branch v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision   # see below for version of torchvision to download
$ cd torchvision
$ export BUILD_VERSION=0.9.0  # 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

其中python3 setup.py install --user 安装大概需要20分钟左右
使用pip install ‘pillow<7’ ，一开始下载pillow不成功，然后我用的pip3 install pillow，下载成功，可能是下载的torchvision版本问题。

下载完torchvision 也记得要import一下，检查下是否安装成功。

5、pycharm 安装

pycharm社区版：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux

下载就可以了，如果安装出现问题，可能是缺少JDK环境，再去下载个JDK即可，记得加入JDK的环境变量。

oracle官网下载https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

这里建议pycharm的版本不建议下载最新版本。

本人下载最新版本后，跟下载的jdk不兼容，不说了安装环境一把泪。

下载完可以把pycharm设置到桌面！
然后就可以快乐使用了，赶紧跑个代码试一下吧！

6、参考博文

1、NVIDIA Jetson xavier安装anaconda
2、Jetson nano之miniconda/miniforge
3、Ubuntu18.04更换国内源
4、jetson更换源
5、NVIDIA JETSONTX2 安装 pytorch 出现错误：import torch 出现 Illegal instruction(core dumped)
6、NVIDIA Jetson tx2i 设置cuda10.2 _cudnn8.0, 安装 pyTorch
7、Jetson TX2–安装,配置pycharm
8、关于环境变量PATH的添加和查看