文章目录

1、Tensorflow多版本安装
- 1.1 Protobuf 安装
- 1.2 安装依赖包及tensorflow1.15
- 1.3 安装其它常用库
- 1.4 测试python包是否安装成功
- 1.5 TensorRT和Opencv的安装
- 1.6 pycuda和onnx安装
- 1.7 Tensorflow2.3安装
2、Pytorch安装
- 2.1 安装pytroch和torchvision
- 2.2 安装环境验证
参考内容

首先按照我的其它博客完成jetson nano 基础环境的配置。然后就可以对深度学习框架进行安装。要注意的是，nano每次断电再开机后，系统时间是错误的，要先手动进行设置。

1、Tensorflow多版本安装

创建虚拟环境并激活：

mkvirtualenv nano
workon nano

Tensorflow不同的版本将安装在不同的虚拟环境中。

1.1 Protobuf 安装

退出虚拟环境，在系统中安装Protobuf。
首先配置protobuf,这样可以使tensorflow运行更快。如果protobuf和libprotobuf没有安装，Tensorflow的性能会被大打折扣。当然，使用pip来安装tensorflow 的时候，会自动安装一个protobuf的版本，但是可能不是很合适。关于这部分性能的影响参见Nvidia的论坛
安装命令脚本sh内容如下：

#!/bin/bashset -efolder=${HOME}/src
mkdir -p $folderecho "** Install requirements"
sudo apt-get install -y autoconf libtoolecho "** Download protobuf-3.8.0 sources"
cd $folder
if [ ! -f protobuf-python-3.8.0.zip ]; thenwget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.8.0/protobuf-python-3.8.0.zip
fi
if [ ! -f protoc-3.8.0-linux-aarch_64.zip ]; thenwget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.8.0/protoc-3.8.0-linux-aarch_64.zip
fiecho "** Install protoc"
unzip protobuf-python-3.8.0.zip
unzip protoc-3.8.0-linux-aarch_64.zip -d protoc-3.8.0
sudo cp protoc-3.8.0/bin/protoc /usr/local/bin/protocecho "** Build and install protobuf-3.8.0 libraries"
export PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=cpp
cd protobuf-3.8.0/
./autogen.sh
./configure --prefix=/usr/local
make -j$(nproc)
make check
sudo make install
sudo ldconfigecho "** Update python3 protobuf module"
# remove previous installation of python3 protobuf module
sudo pip uninstall -y protobuf
sudo pip install Cython
cd python/
python3 setup.py build --cpp_implementation
sudo python3 setup.py install --cpp_implementationecho "** Build protobuf-3.8.0 successfully"

也可以将命令逐行在终端中执行。

然后激活虚拟环境，装protobuf装到虚拟环境中：

workon nano
cd ~
cp -r ~/src/protobuf-3.8.0/python/ .
cd python
python setup.py install --cpp_implementation

1.2 安装依赖包及tensorflow1.15

安装好protobuf以后，在虚拟环境中安装numpy和cython:

pip install cython
pip install numpy==1.16.1

因为需要编译，用时大约20分钟。
同时安装numpy时可能会报错：
numpy/core/src/multiarray/numpyos.c:18:10: fatal error: xlocale.h: No such file or directory

需要退出虚拟环境，为系统安装numpy，然后将其通过软链接使虚拟环境可以使用：

sudo pip install numpy=1.16.1
cd ~/.virtualenvs/nano/lib/python3.6/site-packages/
ln -s /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy numpy

然后再进入虚拟环境中进行numpy安装

pip install numpy==1.16.1

安装其它依赖包：

pip install -U testresources setuptools
pip install -U future mock h5py keras_preprocessing keras_applications gast futures pybind11

安装过程中建议那个包的安装报错时，可以先把不报错的安装完成，然后报错的单独安装，整个用时也较长。

在写本博客时（2020年11月11日），官方提供了1.15和2.3版本的安装。当前1.15的版本更加稳定，在这个虚拟环境中安装tensorflow1.15.2:

pip install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow==1.15.2

安装过程中有其它依赖会自动安装。
更多安装过程的理解请参考官方论坛和官方安装指导.
通过以上步骤，完成Tensorflow的安装。

安装时间较长，耐心等待。

1.3 安装其它常用库

每个包都很耗时，耐心等待，若不成功，多次尝试，考虑到安装太慢，可以多开几个shell来实现（keras还有scikit-learn jupyter是需要先安装scipy的，所以可以先安装时注意顺序；另外最新版本的keras要求tensorflow>2,所以要指定较早版本）

pip install scipy
pip install keras==2.3.0
pip install pillow
pip install matplotlib
pip install scikit-learn
pip install scikit-image
pip install jupyter

1.5 TensorRT和Opencv的安装

系统中已将tensorrt和opencv的相关组件安装完成，如下图：

可以看到有uff,tensorrt,graphsurgeon,cv2模块，只需要将这些包的路径填加到虚拟环境的环境变量中即可。

workon nano
add2virtualenv /usr/lib/python3.6/dist-packages
lssitepackages #列出所有的包

1.6 pycuda和onnx安装

要使用tensorrt对各种主流框架（tensorflow,pytorch,caffe)的模型时行转换和加速，还要安装pycuda和onnx

pip install pycuda
pip install onnx==1.4.1

关于onnx的版本也选择了较低的，也可以安装最新的，可能会报错，这时也可以再降级。

1.7 Tensorflow2.3安装

tensorflow1.15.2己在nano虚拟环境中完成安装，大多数包也都是tensorflow2.3的安装依赖，所以进行如下操作。
复制nano环境：

cpvirtualenv nano nano_tf2

这样创建一个叫nano_tf2与nano一样的环境
安装tensorflow2.3

#先卸载tensorflow1.15及keras
pip uninstall keras
pip uninstall tensorflow
#然后再安装
pip install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow==2.3.1

验证安装：

到此，tensorflow的安装完成。随着jetson系列的更新，可以参照本文去官网查看命令来安装。

2、Pytorch安装

本节主要参考 https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-7-0-now-available/72048 内容。
在按照博客完成基础配置后可以执行以下安装步骤。

2.1 安装pytroch和torchvision

复制nano环境：

cpvirtualenv nano nano_ptch

这样创建一个叫nano_ptch与nano一样的环境

#先卸载tensorflow1.15及keras
pip uninstall keras
pip uninstall tensorflow

执行jtop命令，按6,查看当前jetpack版本，选择合适的pytorch版本进行安装。

可以看来系统版本是jetpack4.4.1,是当前(2020年11月13日）最新的。
下面列举几个版本的要求：

选择安装最新版本pytorch1.7

wget https://nvidia.box.com/shared/static/wa34qwrwtk9njtyarwt5nvo6imenfy26.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl #需要科学上网
workon nano_ptch
pip install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

鉴于网络原因，我把pytorch1.7上传到CSDN中，免费下载。
接着安装torchvision,由于torchvision的版本要与pytorch的版本对应，所以要选择合适版本，版本对应关系如下：
PyTorch v1.0 - torchvision v0.2.2
PyTorch v1.1 - torchvision v0.3.0
PyTorch v1.2 - torchvision v0.4.0
PyTorch v1.3 - torchvision v0.4.2
PyTorch v1.4 - torchvision v0.5.0
PyTorch v1.5 - torchvision v0.6.0
PyTorch v1.6 - torchvision v0.7.0
PyTorch v1.7 - torchvision v0.8.1
安装命令为：

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  
sudo python setup.py install     # use python3 if installing for Python 3.6
cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error

具体对应pytorch1.7时：

git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision   # see below for version of torchvision to download
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.8.1  # where 0.x.0 is the torchvision version  
sudo python setup.py install     # use python3 if installing for Python 3.6
cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error

2.2 安装环境验证

要验证一下pytorch和torchvision是否安装成功，如下：

使用命令为如图4条：

import torch
print(torch.__version__)
print('cuda available:'+str(torch.cuda.is_available()))
print('cuDNN version:'+str(torch.backends.cudnn.version()))

到此，完成主流深度学习框架tensorflow和pytorch在jetson nano上的安装。

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