JetPack4.3にPyTorch1.7をインストールしたい

質問の通り、JetPack4.3が入ったJetson NanoにPyTorch1.7をインストールしたいです。

しかし、JetPack4.3はPyTorch1.7が対応しておらず、NVIDIAからダウンロードしたファイルでインストールしたところ、以下のリンク先と同じエラーが出ます。

https://forums.developer.nvidia.com/t/installing-pytorch-oserror-libcurand-so-10-cannot-open-shared-object-file-no-such-file-or-directory/165044

私はJetBotを利用しており、そのJetBotに対応しているイメージがJetPack4.3であり、かつYOLOv5を用いたいので、どちらかを対応するものに変えるというのは非常に厳しいです。

YOLOv5はPyTorch1.7から動作します。

どなたか別の方法をご教示願えないでしょうか？

追記：
torch.shを実行した際にエラーが出ました．

terminal
1jetbot@jetbot-desktop:~/pytorch-aarch64/build$ sudo bash ./torch.sh
2+ VER=
3+ export PYTORCH_BUILD_VERSION=
4+ PYTORCH_BUILD_VERSION=
5+ export PYTORCH_BUILD_NUMBER=1
6+ PYTORCH_BUILD_NUMBER=1
7+ git clone https://github.com/pytorch/pytorch torch
8Cloning into 'torch'...
9remote: Enumerating objects: 718090, done.
10remote: Counting objects: 100% (112/112), done.
11remote: Compressing objects: 100% (71/71), done.
12remote: Total 718090 (delta 64), reused 83 (delta 41), pack-reused 717978
13Receiving objects: 100% (718090/718090), 682.71 MiB | 10.65 MiB/s, done.
14Resolving deltas: 100% (582684/582684), done.
15Checking out files: 100% (9661/9661), done.
16+ cd torch
17+ git checkout v
18error: pathspec 'v' did not match any file(s) known to git.

エラーを調べたところ，

terminal
1git fetch

をすればよいとのことだったのでやってみましたが，

terminal
1jetbot@jetbot-desktop:~/pytorch-aarch64/build$ sudo bash ./torch.sh
2+ VER=
3+ export PYTORCH_BUILD_VERSION=
4+ PYTORCH_BUILD_VERSION=
5+ export PYTORCH_BUILD_NUMBER=1
6+ PYTORCH_BUILD_NUMBER=1
7+ git clone https://github.com/pytorch/pytorch torch
8fatal: destination path 'torch' already exists and is not an empty directory.
9+ :
10+ cd torch
11+ git fetch
12From https://github.com/pytorch/pytorch
13   254360e182..9b14d93d78  viable/strict -> origin/viable/strict
14+ git checkout v
15error: pathspec 'v' did not match any file(s) known to git.

同じでした．
torch.shの中身

shell
1#!/usr/bin/env bash
2
3set -xe
4
5VER="$1"
6export PYTORCH_BUILD_VERSION="$VER"
7export PYTORCH_BUILD_NUMBER="1"
8
9git clone https://github.com/pytorch/pytorch torch || :
10
11cd torch
12git checkout "v$VER"
13git checkout --recurse-submodules "v$VER"
14git submodule sync
15git submodule update --init --recursive
16
17rm build/CMakeCache.txt || :
18# export MAX_JOBS=1
19export BUILD_TEST=0
20export USE_BREAKPAD=0
21
22python3 setup.py build
23python3 setup.py install
24python3 setup.py bdist_wheel

イメージを書き込んだSDカードに直接git cloneしてるのですが，違う方法なのでしょうか．

再追記：
torch.shの中身のgit clone以外をコメントアウトしてみました．
結果として，以下のエラーが出ました．

terminal
1jetbot@jetbot-desktop:~/pytorch-aarch64/build$ sudo bash ./torch.sh
2+ git clone https://github.com/pytorch/pytorch torch
3fatal: destination path 'torch' already exists and is not an empty directory.
4+ :
5+ cd torch
6+ rm build/CMakeCache.txt
7rm: cannot remove 'build/CMakeCache.txt': No such file or directory
8+ :
9+ python3 setup.py build
10Building wheel torch-1.11.0a0+gitc463d50
11-- Building version 1.11.0a0+gitc463d50
12 --- Trying to initialize submodules
13
14#------------長すぎるので一部省略
15
16-- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
17-- The C compiler identification is GNU 7.5.0
18-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
19-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
20-- Detecting CXX compiler ABI info
21-- Detecting CXX compiler ABI info - done
22-- Detecting CXX compile features
23-- Detecting CXX compile features - done
24-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
25-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
26-- Detecting C compiler ABI info
27-- Detecting C compiler ABI info - done
28-- Detecting C compile features
29-- Detecting C compile features - done
30-- Not forcing any particular BLAS to be found
31-- Could not find ccache. Consider installing ccache to speed up compilation.
32-- Performing Test COMPILER_WORKS
33-- Performing Test COMPILER_WORKS - Success
34-- Performing Test SUPPORT_GLIBCXX_USE_C99
35-- Performing Test SUPPORT_GLIBCXX_USE_C99 - Success
36-- Performing Test CAFFE2_EXCEPTION_PTR_SUPPORTED
37-- Performing Test CAFFE2_EXCEPTION_PTR_SUPPORTED - Success
38-- std::exception_ptr is supported.
39-- Performing Test CAFFE2_NEED_TO_TURN_OFF_DEPRECATION_WARNING
40-- Performing Test CAFFE2_NEED_TO_TURN_OFF_DEPRECATION_WARNING - Failed
41-- Turning off deprecation warning due to glog.
42-- Performing Test C_HAS_AVX_1
43-- Performing Test C_HAS_AVX_1 - Failed
44-- Performing Test C_HAS_AVX_2
45-- Performing Test C_HAS_AVX_2 - Failed
46-- Performing Test C_HAS_AVX_3
47-- Performing Test C_HAS_AVX_3 - Failed
48-- Performing Test C_HAS_AVX2_1
49-- Performing Test C_HAS_AVX2_1 - Failed
50-- Performing Test C_HAS_AVX2_2
51-- Performing Test C_HAS_AVX2_2 - Failed
52-- Performing Test C_HAS_AVX2_3
53-- Performing Test C_HAS_AVX2_3 - Failed
54-- Performing Test C_HAS_AVX512_1
55-- Performing Test C_HAS_AVX512_1 - Failed
56-- Performing Test C_HAS_AVX512_2
57-- Performing Test C_HAS_AVX512_2 - Failed
58-- Performing Test C_HAS_AVX512_3
59-- Performing Test C_HAS_AVX512_3 - Failed
60-- Performing Test CXX_HAS_AVX_1
61-- Performing Test CXX_HAS_AVX_1 - Failed
62-- Performing Test CXX_HAS_AVX_2
63-- Performing Test CXX_HAS_AVX_2 - Failed
64-- Performing Test CXX_HAS_AVX_3
65-- Performing Test CXX_HAS_AVX_3 - Failed
66-- Performing Test CXX_HAS_AVX2_1
67-- Performing Test CXX_HAS_AVX2_1 - Failed
68-- Performing Test CXX_HAS_AVX2_2
69-- Performing Test CXX_HAS_AVX2_2 - Failed
70-- Performing Test CXX_HAS_AVX2_3
71-- Performing Test CXX_HAS_AVX2_3 - Failed
72-- Performing Test CXX_HAS_AVX512_1
73-- Performing Test CXX_HAS_AVX512_1 - Failed
74-- Performing Test CXX_HAS_AVX512_2
75-- Performing Test CXX_HAS_AVX512_2 - Failed
76-- Performing Test CXX_HAS_AVX512_3
77-- Performing Test CXX_HAS_AVX512_3 - Failed
78-- Performing Test CAFFE2_COMPILER_SUPPORTS_AVX512_EXTENSIONS
79-- Performing Test CAFFE2_COMPILER_SUPPORTS_AVX512_EXTENSIONS - Failed
80-- Performing Test COMPILER_SUPPORTS_HIDDEN_VISIBILITY
81-- Performing Test COMPILER_SUPPORTS_HIDDEN_VISIBILITY - Success
82-- Performing Test COMPILER_SUPPORTS_HIDDEN_INLINE_VISIBILITY
83-- Performing Test COMPILER_SUPPORTS_HIDDEN_INLINE_VISIBILITY - Success
84-- Performing Test COMPILER_SUPPORTS_RDYNAMIC
85-- Performing Test COMPILER_SUPPORTS_RDYNAMIC - Success
86-- Found CUDA: /usr/local/cuda (found version "10.0") 
87-- The CUDA compiler identification is unknown
88CMake Error at cmake/public/cuda.cmake:41 (enable_language):
89  No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.
90
91  Tell CMake where to find the compiler by setting either the environment
92  variable "CUDACXX" or the CMake cache entry CMAKE_CUDA_COMPILER to the full
93  path to the compiler, or to the compiler name if it is in the PATH.
94Call Stack (most recent call first):
95  cmake/Dependencies.cmake:43 (include)
96  CMakeLists.txt:669 (include)
97
98
99-- Configuring incomplete, errors occurred!
100See also "/home/jetbot/pytorch-aarch64/build/torch/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log".
101See also "/home/jetbot/pytorch-aarch64/build/torch/build/CMakeFiles/CMakeError.log".

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回答1件

ベストアンサー

自力でコンパイルするのがイイですが、Nanoだとたぶん猛烈に遅いですし、保存できるスペースに苦慮しますよね。あるかなーと思って検索すると、っぽいページ（pytorch arm平台, aarch64 pip 快速安装）が見つかりました。

第二个是用社区其它人编译好的版本. 这个方法就非常简单了.

まさにこれをしたいわけで、リンク先のPytorchだとv1.10で新しすぎたんですね。
で、ここからもう少し古い版を探すとここに行きつきます。

弱点はCUDAをサポートしていない（NVIDIAのGPUがなかったそうでオプションから外している）そうで、どうしても必要なら自分でコンパイルしてね、だそうです。このKumaTeaさんは漢気溢れる人のようで、ちゃんとコンパイル用のshコマンドも提供してくれています。

前述の通りコンパイルは遅いはずなので、まずはCUDAなしで動かして味見をして、思った動きをするのであれば高速化のためにCUDA付きでコンパイルしたらいいと思います。

Goodluck!

投稿2021/12/16 10:56

退会済みユーザー

総合スコア0

PJwnOI

2021/12/16 11:28

ありがとうございます。今手元にJetBotがないので明日やってみようと思います。

退会済みユーザー

2021/12/16 12:23

もし自力コンパイルをしようとすると本当に保存領域にると思いますし、コンパイルに一晩もあり得る話と思いますので、そういう時にはQiitaなどでほかの人がどうやってしのいだか十分調べて進めてください。

PJwnOI

2021/12/17 12:28

他の方からJetPackから環境構築をした方が良いというアドバイスを受け、ビルドすることができませんでした。まだ解決していないのでまた数日後結果を報告します。

PJwnOI

2021/12/18 05:14

CUDA付きでコンパイルする際，PyTorchのバージョンを指定したいのですが，どのようにすればよいでしょうか？

退会済みユーザー

2021/12/18 11:44 編集

DLするPytorchのバーションを限定すればいいです。Githubであれば、HistoryやArchive、Older versionみたいなリンクがあるはずなので、そこから指定のバージョンのPytorchのソースコードをDLする感じです。 shの中身に git clone https://github.com/pytorch/pytorch torch || : とあるので、以下のどちらかで進めればいいと思います。方法1) これを古いバージョンのリンクに書き換えてshを起動方法2) 指定のバージョンのファイルを手動でDL・展開したのち、そのディレクトリに移動したのちにshの中身を1行ずつターミナルに入力して処理する shファイルは手動で入力するのがメンドクサいのを、先に定義しておいて走らせているだけなので、方法2のように手動とshファイルの中身をコピペして走らせるような方法をしても問題ありません。 Pytorch v1.7.1のコード https://github.com/KumaTea/pytorch-aarch64/archive/refs/tags/v1.7.1.tar.gz --- Pytorchのインストールが目的であれば、shファイルの編集は目的とはそれてしまうのでそこに時間を割くより、直接ソースをDLしてインストールコマンドがうまく走るようにするだけでもいいと思います。

PJwnOI

2021/12/21 11:44

回答ありがとうございました．あれから色々試しましたが，どうしても出来ず，YOLOv5をONNXに変換して実行する手法にチャレンジすることにしました．すみません．

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