[Jetson Xavier NX] 2. Jetpack 및 Pytorch 설치

[주의] 개인 공부를 위해 쓴 글이기 때문에 주관적인 내용은 물론, 쓰여진 정보가 틀린 것일 수도 있습니다!
피드백 부탁드립니다. (- -)(_ _) 꾸벅

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[Jetson Xavior NX] 1. en715 보드에서 Jetpack setup하기

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[ Jetpack 설치 ]

정상적으로 플래시하고 켜졌으면 일단은

$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade

위 명령어를 먼저 실행한다.

이전 글에서 방법4로 깔았다면, SDK manager나 image로 깐게 아니기 때문에 CUDA, cuDNN 등등을 따로 깔아야한다.

$ sudo apt install nvidia-jetpack

이 명령어로 하면 자신의 L4T 버전에 맞는 Jetpack을 설치해주는 것 같다..?
오랜 시간동안 기다리고 다 깔고나면,

$ sudo apt show nvidia-jetpack

위 명령어를 통해 Jetpack 안에 있는 각각의 Debian package들이 무엇이 깔려있는지 볼 수 있다.
(자세한 정보는 : docs.nvidia.com/jetson/jetpack/install-jetpack/index.html#package-management-tool)

다 깔고나면 재부팅은 필수이다.. 안하고 pytorch 바로 설치하다가 무한 재부팅이 걸려 다시 설치한건 비밀
생각보다 간단하게 Jetpack이 설치되었다~

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[ Pytorch 설치 ]

forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-7-0-now-available/72048

PyTorch for Jetson - version 1.7.0 now available

medium.com/may-i-lab/nvidia-jetson-xavier-nx-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EC%A4%80%EB%B9%84%ED%95%98%EA%B8%B0-d62cfea15165medium.com/may-i-lab/nvidia-jetson-xavier-nx-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EC%A4%80%EB%B9%84%ED%95%98%EA%B8%B0-d62cfea15165


Pytorch는 위의 포럼과 블로그를 참고하여 진행하였다.

내가 Carrier board에 셋업할 때 L4T R32.4.3의 버전을 사용했으므로, Pytorch는 v1.7.0을 깔도록 한다.
위의 whl 파일을 다운받아두자. 먼저 설치 전에 의존성있는 패키지를 설치해주자.

$ sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
$ pip3 install Cython numpy

그러고는 받았던 whl 파일을 pip3로 설치

$ pip3 install (받았던 whl 파일)

이제 torchvision을 설치해야한다. 마찬가지로 의존성 있는 패키지를 먼저 깐다.

$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev

github에서 torchvision의 코드를 clone해야하는데, 자신에 맞는 버전을 갖고 와야한다.

torch 버전 별 torchvision 버전

$ git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision

알맞은 버전을 branch 뒤에 써준다. branch에 Tags를 보면 무엇을 써야할지 알 수 있다.
나는 0.8.1버전을 clone하여 주었다.

$ cd torchvision
$ sudo python3 setup.py install

setup.py로 설치하면 완료!

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