NX部署mmdetection目标检测框架教程

本文参考

运行mmdetection遇到的坑_JensLee的博客-CSDN博客

https://jenslee.blog.csdn.net/article/details/104944246

NVIDIA Jetson NX刷机安装pytorch（看这一篇就够了！！！）_qq_37301003的博客-CSDN博客_jetson nx 安装pytorcherror: ‘AT_CHECK’ was not declared in this scope解决方法_hailanyi的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/qq_37301003/article/details/107139218

安装torchvision时，报错error: command ‘aarch64-linux-gnu-gcc‘ failed with exit status 1_ooMelloo的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/Aidam_Bo/article/details/112854779

高版本的pytorch是不能识别 nx  上的gpu的，所以我们选用pytorch1.6.0配合torchvision0.7.0

文章中使用的包在这里可以下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1TyowHHKOCOIs4QIweo3BVQ

   提取码：hgc8

torchvision的包是我改过的，把其中的AT_CHECK全部换成了TORCH_CHECK，当时看的文章是这个

https://blog.csdn.net/qq_21388689/article/details/117129404

1.安装依赖

sudo apt-get update

sudo apt-get install git cmake python3-dev

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev

sudo apt-get install python3-pip

我之前装过pip3，第一次装会和我上图的返回字符不同，不过应该都能成功

sudo pip3 install -U pip testresources setuptools

sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev

sudo pip3 install mpi4py

sudo pip3 install Cython

2.安装pytorch

pip3 install torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

这个时候就可以测试一下是否安装成功，我们的目的是能读到nx的gpu，进入python3后，导入torch，然后输入torch.cuda.is_available()显示True，则代表安装成功

3.安装torchvision

解压下载下来的安装包

• 解压出来了很多文件，截图只截取了一部分

之后进入vision-v0.7.0，然后对setup.py进行修改

打开文件后，搜索ffmpeg，修改if has ffmpeg

修改为 if False

之后保存，退出

之后控制台进入vision-v0.7.0，然后输入sudo python3 setup.py develop

• 编译过程很长，我只截取一头一尾

4.安装 mmcv  

解压mmcv

进入mmcv后，输入sudo pip3 install .

之后我们要卸载 numpy  ==1.19.5,改为numpy==1.17.0，如果不改的话会这样

现在更改一下numpy的版本

然后我们验证一下torch能不能读到gpu

发现没有问题，我们进入下一步

5.安装sklearn

首先安装scipy，sudo pip3 install scipy-1.54-cp36-cp36m-manylinux2014_aarch64.whl

解压 scikit-learn-1.0.1.tar.gz

之后进入目录，sudo python3 setup.py develop

其中会出现warning，不需要管他

• 安装的过程十分漫长

6.安装pycocotools

sudo pip3 install pycocotools

7.安装scikit- image

sudo pip3 install scikit-image

会有报错，但是无所谓，只要scikit-image成功安装即可

8.安装mmdetection

安装之前再检查一下torch是否可以读到cuda

确认无误后，进入mmdetection，然后输入sudo python3 setup.py develop

输入pip3 list，如果其中的mmdet类似这样就正常，只要最后有mmdet这个，期间无论出现error或warning我们都不用管

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