tx2 jetpack4 cuda10 沒有mkl python2
開啓tx2最大功率和小風扇
sudo nvpmodel -m 0 # 切換工作模式到最大
cd /usr/bin/
sudo ./jetson_clocks # 強制開啓風扇最大轉速
0x00 驗證 torch
import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
print('Tensor a = ' + str(a))
b = torch.randn(2).cuda()
print('Tensor b = ' + str(b))
c = a + b
print('Tensor c = ' + str(c))
0x01 .whl 輪子安裝
參考： PyTorch for Jetson Nano
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049071/jetson-nano/pytorch-for-jetson-nano/
環境： PyTorch 1.1, Python 2.7 and Python 3.6 , Jetson TX2, JetPack 4.2.
Python 2.7
wget https://nvidia.box.com/shared/static/m6vy0c7rs8t1alrt9dqf7yt1z587d1jk.whl -O torch-1.1.0a0+b457266-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl
pip install torch-1.1.0a0+b457266-cp27-cp27mu-linux_aarch64.whl
Python 3.6
wget https://nvidia.box.com/shared/static/veo87trfaawj5pfwuqvhl6mzc5b55fbj.whl -O torch-1.1.0a0+b457266-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 install numpy torch-1.1.0a0+b457266-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
# 安裝torchvision，原創找不到了，吊大的說一下
sudo pip install --no-deps torchvision==0.2.0
然後用torch執行項目測試遇到這麼個報錯：
RuntimeError: cuda runtime error (7) : too many resources requested for launch at /home/nvidia/Downloads/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/SpatialUpSamplingBilinear.cu:66
解決：
- TX2 cuda runtime error (7) : too many resources requested for launch ，運行錯誤解決方法 https://blog.csdn.net/xxradon/article/details/87922618
解決方法是將pytorch源碼中的 CUDA_NUM_THREADS =256
改了兩個文件：- pytorch/aten/src/THCUNN/common.h 12行
- pytorch/aten/src/ATen/cuda/detail/KernelUtils.h 15行
改用源碼安裝，擼起袖子開始幹/v/
0x02 源碼安裝
參考：Jetson TX2安裝pytorch(from source) https://www.jianshu.com/p/9e9c74834283
git clone 速度慢， 網上找到方法說是dns污染，怒改dns爲114.114.114.114，或者8.8.8.8，果然單車變摩托
/etc/hosts，我也改了，增加如下：
151.101.72.249 github.global.ssl.fastly.net
192.30.253.112 github.com
1.安裝依賴
sudo apt install libopenblas-dev libatlas-dev liblapack-dev
# 遇到缺什麼依賴就裝什麼依賴，下面這些我就感覺cmake有用，但是還是全裝上吧
sudo pip install scipy pyyaml scikit-build cffi
sudo apt-get -y install cmake
2. 添加cudnn
sudo gedit ~/.bashrc
# add end
export CUDNN_LIB_DIR=/usr/lib/aarch64-linux-gnu
export CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/include
export CUDA_ROOT="/usr/local/cuda-10.0/"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH"
# 爲了保險起見，我在/etc/profile 也增加了上面四行
3.下載pytorch碼源包
git clone http://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
sudo pip install -U setuptools
sudo pip install -r requirements.txt
git checkout tags/v1.1.0 -b build
git submodule update --init --recursive
這個時候會遇到最後一條命令怎麼等待進度條都不會增加，令人捉雞。更改dns。速度上竄了一大截，恢復正常網速。
最後一條一定要執行結束，不然安裝的時候會報錯。
4.編譯
ps：編譯之前先修改兩個文件的1024爲256
sudo python setup.py build
這一步報錯，
Failed to run 'bash ../tools/build_pytorch_libs.sh --use-cuda --use-nnpack --use-mkldnn --use-qnnpack caffe2'
參考：ubuntu 16.04 Caffe2 / PyTorch - CMake Error at third_party/protobuf/cmake/cmake_install.cmake:64 https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/83817726
解決：
sudo python setup.py install
# 執行的時候報錯，發現是`git submodule update --init --recursive`中的少了某個
# 文件，上github下載相應的文件，編譯成功
5. 驗證安裝
python -c "import torch"
# 報錯如下
ImportError: No module named _C
參考：PyTorch源碼安裝小記 https://blog.csdn.net/Draco_mystack/article/details/71191924
查了下pytorch repo的issues，果然很多人遇到：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/7
作者淡定說，不要在pytorch項目根目錄下導入torch……
然後就可以了。
6. 瀕臨崩潰
執行項目代碼出現同樣錯誤：
RuntimeError: cuda runtime error (7) : too many resources requested for launch at
相當於之前的源碼（改1024爲256）安裝解決失敗，重新google，解決如下：
RuntimeError: cuda runtime error (7) : too many resources requested for launch at #8103 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/8103
# 更改"aten/src/THCUNN/generic/SpatialUpSamplingBilinear.cu":
# Around line 62:
# 註釋 THCState_getCurrentDeviceProperties(state)->maxThraedsPerBlock;
# 改爲
const int num_threads = 512;
# Around line 97
# 註釋 THCState_getCurrentDeviceProperties(state)->maxThraedsPerBlock;
# 改爲
const int num_threads = 512;
執行項目代碼，遇到其他錯誤，先記錄，以待修復，這個就好象是項目裏面的代碼問題了：
UnboundLocalError: local variable 'pred3' referenced before assignment