NVIDIA Jetson Orin NX深度学习环境搭建：安装torch2-cuda和torchvision-cuda完整指南

欢迎阅读本教程！本文将详细介绍如何在NVIDIA Jetson Orin NX上成功安装torch2-cuda和torchvision-cuda。无论你是深度学习新手还是经验丰富的开发者，都能按照步骤完成安装。

前提条件

在开始之前，请确保你的NVIDIA Jetson Orin NX已安装以下环境：

• Ubuntu 22.04操作系统
• JetPack 6.2 SDK
• CUDA 12 和 cuDNN 9
• Python 3.8 或更高版本

这些是安装torch2-cuda和torchvision-cuda的基础。如果你尚未安装JetPack 6.2，请先参考NVIDIA官方文档。

步骤1：更新系统并安装依赖

首先，打开终端并更新系统包列表：

    sudo apt updatesudo apt upgrade -y  

然后，安装必要的依赖包：

    sudo apt install -y python3-pip python3-dev build-essential libopenblas-dev liblapack-dev  

步骤2：安装PyTorch CUDA版本

由于NVIDIA Jetson Orin NX基于ARM架构，我们需要从源码编译或使用预编译的轮子。幸运的是，PyTorch提供了适用于Jetson的版本。

访问PyTorch官方网站获取适合CUDA 12的安装命令。对于JetPack 6.2，我们可以使用以下pip命令安装torch2-cuda：

    pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  

注意：这里我们使用CUDA 12.1的索引。确保你的CUDA版本匹配。

步骤3：验证安装

安装完成后，验证torch2-cuda和torchvision-cuda是否成功。

在Python交互环境中运行：

    import torchprint(torch.version)print(torch.cuda.is_available())import torchvisionprint(torchvision.version)  

如果输出显示CUDA可用，并且版本正确，则安装成功。

常见问题解决

如果在安装过程中遇到问题，请检查以下几点：

• 确保CUDA和cuDNN已正确安装并配置环境变量。
• 尝试使用虚拟环境以避免包冲突。
• 参考PyTorch和NVIDIA论坛获取帮助。

本教程旨在帮助你在NVIDIA Jetson Orin NX上快速搭建深度学习环境。通过安装torch2-cuda和torchvision-cuda，你可以充分利用GPU加速进行模型训练和推理。

如果你在Ubuntu 22.04系统上遵循这些步骤，应该能顺利完成安装。祝你在Jetson平台上开发愉快！