PyTorch

由于 Jetson 为 ARM64 (aarch64) 的系统架构，所以不能用 pip install 直接安装，需要通过源码编译。 升级系统 JetPack由于 Open3D-ML 目前只支持 CUDA 10.0 以及 CUDA 11.*，并且 JetPack 的 CUDA 开发环境只有10.2、11.4以及12.2，所以我们只能选择 CUDA 11.4 进行安装。 使用 jtop命令查看 JetPack 版本。如果 Jetson 系统的 JetPack 低于 5.1.2 则需要通过 SDK Manager 升级到 JetPack 5.1.2。 如果你的系统已经是 JetPack 5.1.2 那我也推荐你通过 SDK Manager 重新安装一遍，排除难以发现的错误。 详细指南参考文章[Jetson Xavier NX 升级或重新安装 JetPack 指南]。 安装 PyTorch安装教程参考文章[Jetson Xavier NX 安装 CUDA 支持的 Pytorch 指南]。 注意，PyTorch 的 CUDA 支持版本需要和 Open3D-ML 的一致，同为 CUDA 11.4。否则与最后安装 Open3D-ML 的时候会报错： ...

本指南将帮助开发者完成在 Jetson Xavier NX 上安装 CUDA 支持的 PyTorch。 安装方法在 Jetson 上安装 Pytorch 只有两种方法。 一种是直接安装他人已经编译好的 PyTorch 轮子； 一种是自己从头开始开始构建 PyTorch 轮子并且安装。 使用轮子安装可以从我的 GitHub 仓库 直接下载我编译好的 PyTorch 轮子（torch-1.13.0-cuda-11.4-python-3.8-aarch64）。 安装前先确保 python 版本为 PyTorch 轮子对应的 Python 3.8。 下载完毕后使用pip install安装： sudo -H pip install torch-1.13.0a0+git7c98e70-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 如果你以前安装过 torch 的其他版本，则需要添加--force-reinstall覆盖安装。 其他低于 CUDA 11 的 PyTorch 轮子可以在 Qengineering 的 GitHub 仓库 寻找。 编译源码安装接下来说一下重点，自己从源码构建轮子并安装。自行构建需要花费数个小时的时间。 PyTroch 1.11.0 以及以上版本只能在 Ubuntu 20.04 上安装。 安装依赖sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install ninja-build git cmake sudo apt-get install libjpeg-dev libopenmpi-dev libomp-dev ccache libopenblas-dev libblas-dev libeigen3-dev sudo pip3 install -U --user wheel mock pillow sudo -H pip3 install testresources setuptools==58.3.0 scikit-build 下载源码请克隆自己需要的 PyTorch 版本，修改-b后的版本参数。 ...