Jetson Orin での PyTorch 非互換問題

発生しうる問題1： GPUが使用できない

jetson 版の pytorch をインストールします チュートリアル：https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-pytorch-jetson-platform/index.html

バージョンは自分で選べます：https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/

私が使用したバージョン： torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08.17622132-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

ダウンロード後、実行：

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

テスト：

import torch

torch.cuda.is_available()

発生しうる問題2： ImportError: libcusparseLt.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解決方法： Jetson Orin プラットフォーム対応のcuSPARSELt ライブラリと一致する CUDA バージョン をインストールします

ダウンロードリンク：

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

発生しうる問題3： torchvision が利用できない

解決方法： 対応する vision バージョンを手動でインストールします。torch 2.5 -> torchvision 0.20.0

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

ダウンロード後、コンパイル：

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

参考リンク：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1933164131969659101