在Jetson Nano上安装Pytorch与YOLOv5最新版6.x推理演示步骤
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。下载镜像到这里，推荐4.6版本直接下载：
https://developer.nvidia.com/embedded/l4t/r32_release_v7.1/jp_4.6.1_b110_sd_card/jeston_nano/jetson-nano-jp461-sd-card-image.zip然后下载烧录的工具：https://www.balena.io/etcher/完成烧录之后，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，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：
https://pytorch.org/blog/running-pytorch-models-on-jetson-nano/首先检查版本，输入命令行：sudo apt-cache show nvidia-jetpack然后安装pip3命令行支持，因为后面安装其他包需要，必须安装！sudo apt install python3-pip安装工具检查cuda版本 sudo pip3 install jetson-statssudo jtop检查一下tensorrt的版本： pip3 listorpython3import tensorrt as trttrt.__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。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：https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whlhttps://github.com/pytorch/vision/archive/refs/tags/v0.10.0.zip然后首先安装下面两个包，必须先安装好！pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip3 install cython安装1.9 pytorch，时间会长点，先摸鱼一会再回来差不多就好了！pip3 install torch-1.9.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
然后下载torchvision
https://github.com/pytorch/vision/archive/refs/tags/v0.10.0.zip
解压缩，进入目录，
unzip vision-0.10.0.zipcd vision-0.10.0
先别着急直接安装它，把这些依赖的包统统安装一遍，然后会报错！
sudo apt-get isntall libjpeg-dev zlib1g-devsudo apt install liblapack-devsudo apt install gfortransudo apt install libxft-dev libjpeg-dev libpng-dev
然后运行torchvision的setup.py开始安装：
sudo python3 setup.py install
安装完成之后，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。
02
安装yolov5 新版本6.x与测试
先什么都别说拉，把这两个安装一波！
pip3 install -–no-cache-dir pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip3 install seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后下载yolov5 6.1版本
https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/tags/v6.1.zip
下载之后，解压缩，进入目录：
unzip yolov5-6.1.zipcd 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，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。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，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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安装完成之后，pip3 list检查结果如下：
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02
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