如何在 NVIDIA Jetson（NX、Nano、AGX）上为 AI 开发安装 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet 深度学习环境

对于人工智能（AI）开发人员来说，选择合适的平台至关重要。NVIDIA Jetson 凭借其强大的计算能力和紧凑的尺寸，已成为 AI 边缘计算的热门选择。要充分利用 Jetson 的潜力，安装深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet 至关重要。

本教程将指导您逐步了解在 NVIDIA Jetson（NX、Nano、AGX）平台上安装 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet 深度学习环境。我们将详细介绍安装过程、配置提示和故障排除技巧。

1. 准备工作

1.1 系统要求

• NVIDIA Jetson NX、Nano 或 AGX
• JetPack 4.4.1 或更高版本

1.2 软件依赖项

• Python 3.6 或更高版本
• pip 软件包管理器

2. 安装 JetPack

如果您的 Jetson 上尚未安装 JetPack，请按照以下步骤操作：

1. 下载 JetPack SD 卡映像。
2. 按照 NVIDIA 官方文档中的说明将映像闪存到 SD 卡。
3. 将 SD 卡插入 Jetson 并启动。
4. 按照安装向导完成 JetPack 安装。

3. 安装 PyTorch

3.1 安装 PyTorch 稳定版本

sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install torch torchvision torchaudio

3.2 安装 PyTorch 夜间版本（最新功能）

sudo pip3 install --pre torch torchvision torchaudio

4. 安装 TensorFlow

4.1 安装 TensorFlow 稳定版本

sudo pip3 install tensorflow

4.2 安装 TensorFlow 夜间版本（最新功能）

sudo pip3 install --pre tensorflow

5. 安装 MXNet

5.1 安装 MXNet 稳定版本

sudo pip3 install mxnet

5.2 安装 MXNet 夜间版本（最新功能）

sudo pip3 install --pre mxnet

6. 验证安装

要验证是否成功安装，请运行以下命令：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
python3 -c "import mxnet as mx; print(mx.__version__)"

您应该看到已安装的深度学习框架的版本。

7. 故障排除

7.1 缺少依赖项

如果您在安装过程中遇到错误，可能是由于缺少依赖项。运行以下命令安装所需的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libopenblas-dev

7.2 CUDA 版本不兼容

如果您的 Jetson 运行的是较旧版本的 CUDA，您可能需要升级 CUDA。有关详细信息，请参阅 NVIDIA 文档。

结论

通过遵循本教程中的步骤，您可以在 NVIDIA Jetson（NX、Nano、AGX）平台上成功安装 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet 深度学习环境。现在，您可以充分利用 Jetson 的强大功能，轻松地开发和部署 AI 应用程序。

请注意，在不同版本的 Jetson 或 JetPack 上安装深度学习环境时，可能需要进行一些调整。如果您遇到任何问题，请查阅 NVIDIA 官方文档或在 AI 论坛上寻求帮助。