jeston nano配置虚拟环境记录

记录一下Jeston NANO配置并安装 torch + torchvision 前提 jeston nano已经装好系统并且连好网络，由于下载对网络又一定要求 如果网不好，可以提前搜一下怎么换源。

1.安装miniconda

与windows的anconda类似，为了方便环境管理，我会在配置环境前先装一个miniconda（除了minconda，其他类似的环境管理的软件可以），我参照了下面这个博客 
Jetson Nano （aarch64）搭建miniconda 和mmdetection环境_jetson nano安装miniconda-CSDN博客

2.创建虚拟环境并激活

这里我创建的环境使用的是python3.8 后续下载torch和torchvision时要注意版本是否支持3.8

conda create -n torch python=3.8   

 

3.配置torch

打开jtop查看版本

sudo pip install jetson-statssudo jtop

从官网下载torch包，https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-8-0-now-available/72048

根据刚刚的版本和python版本下载合适的torch包

 下载完成后准备安装 。首先打开终端，激活虚拟环境

conda activate torch

如何使用cd命令进入刚刚torch包的下载路径，执行以下命令，最后一条注意自己下载的torch版本，根据实际情况写

sudo apt-get update 
sudo apt-get upgrade 
sudo apt-get install python3-pip  
sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip install Cython
pip install numpy
pip3 install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

安装完成后，会提示successful install torch1.10.0，就安装成功了（我这里没有用sudo安装torch是因为我使用了虚拟环境，sudo会打破虚拟环境的封闭）

然后我们验证一下，输入python3 进入python

然后输入import torch 

显示 no module named torch
问题分析：明明上面已经显示安装成功了但是却找不到这个包 ，大概率是系统找不到这个包的路径 

解决思路：找到这个包所在位置，然后把这个位置加入到系统中

sudo find / -name "包的名字"

找到后 复制这个地址 然后

gedit ~/.bashrc

保存关闭 别忘记更新

source ~/.bashrc

4.安装torchvision 

注意 torchvision版本和torch版本和python要对的上 参照上面的图
下载安装包，这个可以克隆github上的 

git clone --branch v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision
// branch v0.9.0是下载的版本 “torchvision”是下载后文件夹名 

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.11.1 
python3 setup.py install --user

安装完成后，会提示successful install torch1.10.0，就安装成功了

5.下载安装yolo

以yolov8为例 

pip install ultralytics

其他

板子一般买回来会自带opencv，可以通过jtop查看，一些简单代码测试够用，但是不是gpu版本的，如果想配置gpu版本的需要删掉重新下载gpu版本再编译。这个后续再写吧