Jetson Nano上安装Pytorch与YOLOv5最新版6.x推理演示

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前提

你先得有个Jetson Nano的开发板，前提是准备好SD卡！然后烧录一个 jetpack4.6 版本以上的镜像系统sd卡根目录下 。下载镜像到这里，推荐4.6版本直接下载：

然后下载烧录的工具：

/

完成烧录之后sd卡根目录下 ，插到Jetson Nano 的SD卡槽中就可以通电启动了，第一次启动会看到！

01

安装pytorch与torchvision

首先跟大家说一声sd卡根目录下 ，一定要参考pytorch官方的文档，它前面部分是非常有用的！文章地址：

/

首先检查版本sd卡根目录下 ，输入命令行：

sudo apt- cacheshownvidia-jetpack

然后安装pip3命令行支持sd卡根目录下 ，因为后面安装其他包需要，必须安装！

sudoapt install python3-pip

安装工具检查CUDA版本

sudopip3 install jetson-stats

sudojtop

检查一下tensorRT的版本：

pip3 list

or

python3

importtensorrt as trt

trt.__version__

检测一下CUDA的各种信息

ls - lt/usr/ local

下面就是安装pytorch，首先去英伟达官方网站下载支持版本，这里笔者下载的是pytorch1.9版本sd卡根目录下 。然后跟它对于的torchvision版本是0.10版本，这个也得自己下载。这两个下载地址分别是：

然后首先安装下面两个包sd卡根目录下 ，必须先安装好！

pip3install numpy -i

pip3 install Cython

安装1.9 pytorchsd卡根目录下 ，时间会长点，先摸鱼一会再回来差不多就好了！

pip3installtorch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

然后下载torchvision

解压缩sd卡根目录下 ，进入目录，

unzipvision-0.10.0.zip

cdvision-0.10.0

先别着急直接安装它sd卡根目录下 ，把这些依赖的包统统安装一遍，然后会报错！

sudoapt-get isntall libjpeg-dev zlib1g-dev

sudoapt install liblapack-dev

sudoapt install gfortran

sudoapt install libxft-dev libjpeg-dev libpng-dev

然后运行torchvision的setup.py开始安装：

sudopython3setup.pyinstall

安装完成之后sd卡根目录下 ，pip3 list检查结果如下：

通过代码查询版本，可见已经导入成功了，可以使用了sd卡根目录下 。

02

安装YOLOv5 新版本6.x与测试

先什么都别说拉sd卡根目录下 ，把这两个安装一波！

pip3 install -–no-cache-dir pillow -i

pip3 install seaborn -i

然后下载YOLOv5 6.1版本

下载之后sd卡根目录下 ，解压缩，进入目录：

unzip yolov5-6.1.zip

cd yolov5-6.1

然后在命令行直接运行下面得脚本：

python detect.py --weights yolov5s.pt --source images/data/zidane.jpg --view-img

正常情况下是可以直接运行了sd卡根目录下 ，如果发生一些python module找不到得情况，比如：

The ModuleNotFoundError: No module named ‘yaml’

直接：

pip3 install pyyaml

安装好之后继续执行上面得检测脚本，直到成功为止sd卡根目录下 。最终运行成功显示如下：

视频文件也可以得：

然后我把一个自定义训练好的模型sd卡根目录下 ，部署到nano上去了，发现也是可以直接推理，显示如下：

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