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Jetson JetPack 6.2にYOLOとCUDA対応のPyTorchを導入する方法

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PyTorch
Jetson
YOLOv8
tech

はじめに

最初はすんなりインストールできるものかと思っていましたが、やってみるとかなり苦労しました。
Pytorchはすぐに入りますが、TorchVisionはビルドが必要なので時間がかかります。

私の環境はJetson Orin nano Super、JetPack6.2になります。
PythonはJetPack 6.2にデフォルトで入っている3.10.12になります。
他のバージョンで動くかは未確認です。

Pytorchは2.5.0、TorchVisionは0.20.0をインストールしていきます。

YOLOの導入

  1. インストール
    これは通常通りにpipを使用すれば問題ありません。
$ pip3 install ultralytics
  1. PyTorchのアンインストール
    YOLOをインストールすると自動でインストールされますが、CUDAに対応していないので削除します。
$ pip3 uninstall torch torchvision

PyTorchの導入

  1. 依存関係を解決するためにnumpyを1.26.1にダウングレードします。
$ pip3 install numpy==1.26.1
  1. その他依存関係のパッケージをインストールします。
$ sudo apt install -y nvidia-jetpack
$ sudo apt-get install -y python3-pip libopenblas-dev
$ sudo apt install -y autoconf bc build-essential gettext-base iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl rsync scons python3-pip libopenblas-dev
$ sudo apt-get -y install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
  1. バージョン24.06以上ではcuSPARSELtが必要なのでインストールします。
    NVIDIAが用意している専用のビルド済みバイナリを使用します。
    CUDAのバージョンは適正合わせてください。
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/arm64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cusparselt-cuda-12
  1. 本題のPytorchをインストールします。
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v61/pytorch/torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08.17622132-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

$ pip3 install --no-cache ./torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08.17622132-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

TorchVisionの導入

https://github.com/pytorch/vision

  1. リポジトリをクローンします。
$ git clone --branch release/0.16 https://github.com/pytorch/vision torchvision
  1. ビルドしてインストールします。
    TorchVisionのバージョンはPytorchと連動しているので、注意してください。
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.20.0
python3 -m pip install --upgrade setuptools wheel
python3 -m pip install --no-cache-dir .

参考

https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-pytorch-jetson-platform/index.html#prereqs-install
https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/
https://developer.nvidia.com/cusparselt-downloads?target_os=Linux&target_arch=aarch64-jetson&Compilation=Native&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_network
https://zenn.dev/aung_yu/articles/aa1362fab01b0a

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