Pytorch

はじめに

組込みエッジデバイスにPyTorchモデルを 配置することは、AIアプリケーションを現実のものにするための重要なステップです。強力なGPU計算能力と包括的なAIソフトウェアスタックを備えたNVIDIA Jetsonプラットフォームは、PyTorchモデルを実行するための的理想的な選択となっています。

ただし、Jetsonは一般的なx86サーバー環境とは異なるARMアーキテクチャに基づいているため thereonにPyTorch環境をセットアップするには簡単なpip installコマンドでは達成できません。開発者は、適切にコンパイルされたパッケージの正しいバージョンの見つけ方、複雑な依存関係の管理、必要なパフォーマンスの最適化の実施など、何度も課題に直面します。

この記事は、JetsonプラットフォームでPyTorch環境を迅速かつ正しく設定する方法に焦点を当て、JetsonでのPyTorch開発之旅を始めるのを支援する、明確で実用的なガイドを提供することを目的としています。


画像提供： pypi

reComputer Nvidia JetsonにPyTorchをインストールする

環境のセットアップ

  • JetPack 5/6: reComputerにNVIDIA JetPack 5または6がインストールされていることを確認してください。JetPackには、NVIDIA Jetsonプラットフォームでの開発に必要なライブラリおよびツールが含まれています。

  • CUDA: CUDAがインストールされ、適切に構成されていることを確認してください。PyTorchはGPUアクセラレーションのためにCUDAに依存しています。インストールするPyTorchバージョンと互換性があることを確認してください。

ターミナルでcat /etc/nv_tegra_releaseとnvcc -Vを入力してください。返されたコンテンツが以下のスクリーンショットと同様であれば соответствующая средаがJetsonに正しくインストールされています。

.whlファイルを使用してPyTorchをインストールする

指定されたJetPackとCUDAバージョンでreComputerにPyTorchをインストールするには、次の手順に従ってください：

PyTorch Wheelファイルをダウンロードする

JetPack、CUDAバージョン、Pythonバージョンに基づいて正しいwheelファイルを選択してください：

Wheelファイルをインストールする

  1. ターミナルを開く:

    • .whlファイルをダウンロードしたディレクトリに移動します。

  2. インストール:

    bash
    sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install 'Cython<3'
pip3 install numpy
sudo pip3 install <filename>.whl

    <filename>をダウンロードした.whlファイルの名前に置き換えてください。

インストールを確認する

PyTorchがシステムに正しくインストールされたことを確認するには、ターミナルからインタラクティブなPythonインタープリタを起動し、次のコマンドを実行してください：

Code
```python
import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))
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))
```
```python
import torchvision
print(torchvision.__version__)
```

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チュートリアルタイプ説明
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