Jetson Xavier NX jtop, PyTorch 및 Torchvision 설치

아래 단계를 완료한 후의 글이다.

1. Jetson Download Center에서 해당되는 버전의 이미지를 다운받는다.
   (Jeson Xavier NX Devloper Kit SD Card Image (Jetpack 5.0.2)를 사용했다.)
2. etcher나 rufus를 사용해 sd카드에 이미지를 쓰고 Jetson에 꽂고 부팅한다.
3. 부팅이 되면 설치 및 설정을 완료한다.

1. jtop

Jetson 시스템을 모니터링 하기위해 설치하는 패키지이다.

1.1. 설치

# 처음엔 pip가 설치되어있지 않다.
$ sudo apt-get install pip

# jtop은 설치할때 패키지 이름이 다르다.
$ sudo -H pip install -U jetson-stats
$ sudo reboot

1.2. 실행

$ jtop

null

null

null

null

null

null

시스템 상태 조회, 설정 등을 간편하게 할 수 있다.

1.3. 재설치

Jetson Xavier NX는 인식이 잘 안되는거 같다…

→ https://github.com/rbonghi/jetson_stats/releases/tag/4.0.0rc2를 참고해보니 Jetpack 5.0이라서 안됐던 것 같았다.

Jetpack 5점대에 호환되는 jtop을 설치한다.

# 원래 설치했던 jtop 삭제
$ sudo -H pip uninstall jetson-stats

# Jetpack 5점대에 호환되는 jtop 설치
$ sudo -H pip install jetson-stats==4.0.0rc2

null

정상적으로 인식 및 작동이 되는 것을 볼 수 있다.

2. PyTorch, Torchvision

2.1. 의존성 패키지 설치

설치하기 전 의존성 패키지를 설치한다.

$ sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libjpeg-dev zlib1g-dev
$ pip install Cython numpy

2.2. PyTorch 설치

1. 자신의 Python, Jetpack 버전에 호환되고 원하는 torch 버전의 whl을 다운받는다.

null

2. whl을 사용하여 설치한다.
3. # pip install <다운받은 whl파일> $ pip install torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

2.3. Torchvision 설치

1. PyTorch와 맞는 버전을 https://github.com/pytorch/vision에서 확인한다.

null

1. 해당 버전에 맞는 브랜치를 클론한다.
2. # git clone --branch <브랜치명> https://github.com/pytorch/vision $ git clone --branch release/0.13 https://github.com/pytorch/vision
3. 클론 후 설치한다.만약, 아래와 같이 affine_quantizer.h라는 헤더파일이 없다면qnms_kernel.cpp에서 해당 헤더파일을 include하는 줄을 삭제한 후 다시 install 한다.
4. $ vi <클론한디렉토리>/torchvision/csrc/ops/quantized/cpu/qnms_kernel.cpp > #include <ATen/ATen.h> > #include <ATen/native/quantized/affine_quantizer.h> // 해당 줄 삭제 > #include <torch/library.h> # 재설치 $ sudo python setup.py install
5. $SRC_DIR/torchvision/csrc/ops/quantized/cpu/qnms_kernel.cpp:2:10: fatal error: ATen/native/quantized/affine_quantizer.h: No such file or directory 2 | #include <ATen/native/quantized/affine_quantizer.h> | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
6. $ cd vision $ sudo python setup.py install

2.4. GPU 사용 확인

$ python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True