为Jetson Xavier NX安装合适版本的pytorch（解决torch not compiled with cuda enabled）
Jetson Xavier NX 上我的环境是torch2.3.1 cuda 11.4 cuDNN8.4.1
sudo jtop
和
nvcc -V
都正常显示 有cuda11.4
环境变量路径也配置了
但是我print(“CUDA available:”, torch.cuda.is_available())输出为False
运行torch.cuda.current_device() 报错是torch not compiled with cuda enabled
怀疑pytorch版本和cuda不匹配，导致用不了cuda，所以打算卸载重装pytorch
0.卸载当前pytorch、torchvision
pip uninstall torch
pip uninstall torchvision
1.官网下载pytorch
https://developer.nvidia.com/embedded/downloads#?search=PyTorch
官网现在Jetpack5.0.2（cuda11.4）对应的pytorch是1.13.0，而不是2.3.1，这就是问题所在
2.安装下载的whl包
pip install torch-1.13.0a0+410ce96a.nv22.12-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
3.安装完成后，重新验证 PyTorch 的 CUDA 支持
import torch
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("CUDA device count:", torch.cuda.device_count())
if torch.cuda.is_available():
print("Current CUDA device:", torch.cuda.current_device())
print("Device name:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))
成功的输出结果是
CUDA available: True
CUDA device count: 1
Current CUDA device: 0
Device name: Xavier
同时确保环境变量正确
echo $PATH
echo $LD_LIBRARY_PATH
echo $CUDA_HOME
核心原因是NX盒子这个aarch64架构的pytorch要去nvidia网站安装，最好Jetpack刚开始刷机就安装，按pytorch官网的指令下载版本2.3.1在aarch64架构下会不匹配
如果还需要torchvision包，也需要保证安装的和pytorch版本匹配，不能直接指令pip install torchvision,因为这样会卸载掉你安装的torch重新安装最新版本的torch和torchvision
应该指定版本， pip 来安装与 torch-1.13.0 兼容的 torchvision v0.14.0
pip install torchvision==0.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
原文地址：https://blog.csdn.net/z5z5z5z56/article/details/140629323
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