TX2安装pytorch1.00心得总结

由于导师的项目要求&＃xff0c;作为小白的我被安装pytorch困扰了几天&＃xff0c;以下是我总结的心得。
本篇是基于python3.6、cuda9.0和cudnn7.1版本

cuda、cudn和python版本号

由于TX2是基于ARM&＃xff0c;cuda和cudn必须是ARM版本&＃xff0c;版本号的查询如下&＃xff1a;
查看 CUDA 版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

查看 CUDNN 版本&＃xff1a;

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

wheel安装心得

个人一开始用wheel的方式来安装torch和torchvision&＃xff0c;但是发现跑代码的时候&＃xff0c;用不了torch。
有博主可以直接用wheel方式成功安装&＃xff0c;你们也可以试试参考链接如下&＃xff1a;

wheel安装

源码安装心得

1.下载pytorch
在终端上输入以下命令&＃xff0c;即可安装pytorch

git clone http://github.com/pytorch/pytorch


但是&＃xff0c;直接复制安装的是最新的pytorch版本&＃xff0c;并且下载速度满&＃xff0c;个人推荐在github直接下载需要的pytorch文件&＃xff0c;我需要下载的是pytorch1.0.0版本&＃xff0c;操作如下。

具体的源码安装可以参考下面这位大佬
链接

2.pytorch安装成功后&＃xff0c;运行代码出现“too many resources requested for launch at /home/nvidia/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/SpatialUpSamplingBilinear.cu:66”错误
经过数小时的编译后&＃xff0c;发现pytorch文件的占用空间多大13g&＃xff0c;直接将tx2的存储空间占满&＃xff0c;并且直接跑代码时&＃xff0c;会出现以下错误。

RuntimeError: cuda runtime error (7) : too many resources requested for launch at /home/nvidia/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/SpatialUpSamplingBilinear.cu:66


解决方法&＃xff0c;对在aten/src/THCUNN/generic/SpatialUpSamplingBilinear.cu进行修改&＃xff1a;

line 62:
const int num_threads &＃61; comment out THCState_getCurrentDeviceProperties(state)->maxThraedsPerBlock;
//替换成
const int num_threads &＃61; 512;
Around line 97
const int num_threads &＃61; comment out THCState_getCurrentDeviceProperties(state)->maxThraedsPerBlock;
//替换成
const int num_threads &＃61; 512;


同时&＃xff0c;打开aten/src/ATen/cuda/detail/KernelUtils.h

line 15:
constexper int CUDA_NUM_THREADS &＃61; 256;


打开aten/src/THCUNN/common.h

line 12&＃xff1a;
const int CUDA_NUM_THREADS &＃61; 256;


修改完后&＃xff0c;再次编译&＃xff0c;会发现pytorch文件的占用空间变少了很多&＃xff0c;哪位大佬可以解答一下。

line 12&＃xff1a;
sudo python3 setup.py install