想在Jetson AGX Orin创建一个虚拟环境，然后安装pytorch，过程中遇到了很多的坑，这篇文章主要用于记录过程~因为Orin本身是Arm架构，X86架构可以装Anaconda，对于ARM要装archiconda。

1.安装archiconda

1.1确定操作系统架构
安装anaconda前，需要确定Ubuntu20.04操作系统的架构

Ubuntu版本信息：

$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID:    Ubuntu
Description:    Ubuntu 20.04.3 LTS
Release:    20.04
Codename:    focal

查看操作系统架构：

// 查询处理器位数，当前 Linux 是 64 位则输出 amd64，是 32 位则会输出 i386。
$ dpkg --print-architecture
amd64
// 查询架构，64位ARM架构会输出aarch64
$ arch
aarch64

Jetson AGX Orin的架构是aarch64，和win10，linux不同，不能安装anaconda。所以安装archiconda作为替代

1.2下载archiconda

下载命令如下：

wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

1.3下载后执行命令

//给文件添加可执行权限
chmod +x Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh
./Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh或者bash Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

1.4配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

在~/.bashrc的最后一行添加：

export PATH=~/archiconda3/bin:$PATH

~/archiconda3/bin是安装后conda文件的路径

1.5换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

2.安装Pytorch

安装前提：需要有jetpack和CUDA11.4

2.1查看jetpack版本

sudo apt-cache show nvidia-jetpack

得到的结果：

Version:5.1.1-b56
Architecture:arm64

2.2查看CUDA版本
查看CUDA版本命令：

nvcc -V

出现报错：

bash:nvcc:未找到命令

解决：

cd ~
sudo gedit ~/.bashrc

在.bashrc文件最后添加以下代码：

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda-11.4

然后编译.bashrc文件

然后编译.bashrc文件

2.3安装torch 1.13.0 GPU版本
2.3.1下载PyTorch预编译包
在Jetson上安装PyTorch，官方推荐使用anaconda安装，但是anaconda repository里没有aarch64架构的PyTorch预编译包

解决：nvidia官网有编译过的二进制包，在以下网站按步骤安装即可：

https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

根据自己的环境下载对应的版本（这里是JetPack5.1.1+python3.8虚拟环境）

2.3.2进入虚拟环境

#xxx是python=3.8的虚拟环境名
conda activate xxx

2.3.3安装依赖

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev

pip install Cython
pip install numpy

2.3.4安装PyTorch

chmod +x torch-1.13.0a0+d0d6b1f2.nv22.10-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install torch-1.13.0a0+d0d6b1f2.nv22.10-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

2.4安装torchvision
选择和pytorch对应的torchvision版本，pytorch1.13与torchvision0.14对应

2.4.1下载torchvision
torchvision下载网址：
https://github.com/pytorch/vision

在main的Tag里面找到对应的0.14版本并下载解压

2.4.2安装torchvision

cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.14.0  
python3 setup.py install --user
cd ../  
pip install 'pillow<7'

2.4.3查看torch和torchvision版本
输入以下命令查看：

python
import torch
import torchvision
torch.__version__
torchvision.__version__

参考链接：http://t.csdnimg.cn/UxiS6

http://t.csdnimg.cn/gkOKh

http://t.csdnimg.cn/vzGk0