Jetpack6.0, python 3.10기준입니다.
먼저 아래 링크에서 원하는 버전을 다운받습니다.
저는 위에 있는 PyTorch v2.2.0을 선택하여 다운로드 하였습니다. 터미널을 실행해주세요
# 설치에 필요한 라이브러리 설치
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install 'Cython<3'
# 넘파이와 다운로드한 파일 설치 (torch-2.2~~ 이부분은 다운로드 받은 파일 이름으로 변경하시면 됩니다)
cd ./Downloads
pip3 install numpy torch-2.2.0a0+6a974be.nv23.11-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
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이제 설치가 완료되었으면 TorchVision도 함께 설치해 볼 예정인데요, 표를 참고해주시고
PyTorch 버전 | Torchvision 버전 |
v1.0 | v0.2.2 |
v1.1 | v0.3.0 |
v1.2 | v0.4.0 |
v1.3 | v0.4.2 |
v1.4 | v0.5.0 |
v1.5 | v0.6.0 |
v1.6 | v0.7.0 |
v1.7 | v0.8.1 |
v1.8 | v0.9.0 |
v1.9 | v0.10.0 |
v1.10 | v0.11.1 |
v1.11 | v0.12.0 |
v1.12 | v0.13.0 |
v1.13 | v0.13.0 |
v1.14 | v0.14.1 |
v2.0 | v0.15.1 |
v2.1 | v0.16.1 |
표에 없으면 해당 링크에 들어가서 다운받은 Torch 버전과 맞는 Torchvision 버전을 먼저 확인해주세요!
저같은 경우에는 0.17.0 버전인것을 확인했는데요. 설치 시작하겠습니다.
그 전에 먼저 해당 링크에 접속하여 본인에게 맞는 버전의 브렌치 이름을 찾아옵니다.
저같은 경우에는 release/0.17 입니다. 이제 설치 진행 하겠습니다.
#필수 라이브러리 설치
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
#버전에 맞는 브렌치 설정하여 다운받기. - 저같은 경우에는 <version> -> release/0.17
git clone --branch <version> https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.x.0 # torchvision의 버전을 입력합니다. 저같은 경우에는 0.x.0 -> 0.17.0
python3 setup.py install --user
#보통이면 이 과정에서 완료되었습니다.
#아래는 Python 2.7은 필수, torchvision v0.5.0+ Python 3.6이상이신 분들은 하실 필요 없습니다.
cd ../ # attempting to load torchvision from build dir will result in import error
pip install 'pillow<7'
Bash
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이제 정상 설치되었는지 확인할 것 인데요.
import torch
import torchvision
print('Pytorch version: '+ str(torch.__version__))
print('torchvision version: ' +str(torchvision.__version__))
print('Cuda device Name: '+ str(torch.cuda.get_device_name(device = 0)))
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))
a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
print('Tensor a = ' + str(a))
b = torch.randn(2).cuda()
print('Tensor b = ' + str(b))
c = a + b
print('Tensor c = ' + str(c))
Python
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실행함으로서 정상설치 여부도 확인할 수 있습니다.