【问题解决】Jetson nano 安装torchvision-0.15.1

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一. 问题描述

NVIDIA官方针对 Jetpack 5.1.1 只有pytorch安装，不提供torchvision
而运行YOLOV8推理需要安装pytorch和对应版本的torchvision。

pytorch与torchvision版本对应关系：
在这里插入图片描述

该问题已经产生1367条讨论。而NVIDIA在JetPack 6.0 才终于提供了torchvision和torchaudio的安装。
在这里插入图片描述
下面为torchvision在jetpack5.1.1下的安装。

二. 问题解决

pytorch_11">2.1 pytorch安装

移步->【问题解决】Jetson nano 安装pytorch使用GPU推理

2.2 安装torchvision

安装好pytorch之后，使用下面的命令行从源码安装torchvision 0.15.1版本，先安装依赖，然后下载安装包，最后从源码编译安装
操作步骤：

python">#安装依赖
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

$ pip3 install setuptools

#克隆torchvision源代码
git clone --branch v0.15.1 https://gitclone.com/github.com/pytorch/vision torchvision 
cd torchvision/
#编译
export BUILD_VERSION=0.15.1
python3 setup.py install

在这里插入图片描述
此过程会有许多警告，忽略不用管。
使用conda list 查看当前环境下的包

三. 效果测试

使用yolov8推理视频，程序流畅跑通。
在这里插入图片描述
使用jtop查看gpu占用，可以发现gpu已经正常调用。

四. 可能遇到的问题

在最后一步编译的时候可能会遇到：
/usr/local/cuda/bin/nvcc: No such file or directory

解决：
先确定 cuda 是否安装成功

python">nvcc -V

安装成功的话直接在命令行里输入，将cuda添加到环境变量。

python">export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

五. 参考

https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048/1413
https://blog.csdn.net/cau_weiyuhu/article/details/131056649
https://blog.csdn.net/qq_39031960/article/details/106211878