PyTorch-Inkompatibilitäten auf Jetson Orin

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Problem 1: GPU nicht verfügbar

Jetson-Version von PyTorch installieren.

Tutorial: https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-pytorch-jetson-platform/index.html

Versionen: https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/

Verwendete Version:

torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08.17622132-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

Nach dem Download ausführen:

export TORCH_INSTALL=torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08.17622132-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install --no-cache $TORCH_INSTALL

Test:

import torch

torch.cuda.is_available()

Problem 2: libcusparseLt-Fehler

Fehler: ImportError: libcusparseLt.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

Lösung:

Die zur CUDA-Version, die von der Jetson-Orin-Plattform unterstützt wird, passende cuSPARSELt-Bibliothek installieren.

Download-Links:

https://developer.nvidia.com/cuda-12-6-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=aarch64-jetson&Compilation=Native&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local

https://developer.nvidia.com/cusparselt-downloads

Problem 3: torchvision fehlt

Lösung:

Passende torchvision-Version manuell installieren. torch 2.5 → torchvision 0.20.0

git clone --branch v0.20.0 https://github.com/pytorch/vision.git

Nach dem Download kompilieren:

export BUILD_VERSION=0.20.0
python3 setup.py install --user

Referenz: https://zhuanlan.zhihu.com/p/1933164131969659101