[Python知识库]YOLOV5环境快速配置 Jetson Xavier NX 版本（基本详细）

Jetson Xavier NX 板子配置

1. 系统配置： Ubuntu 18.04
2. python版本：3.6.9
3. CUDA10.2+ cuDNN8.0.0+Jetpack 4.4
4. SD 64 GB +SSD 250GB

大致目录：

1. 事前须知
2. yolov5安装
3. Pytorch1.6 / torchvision 安装
4. pencv 4.X 安装
5. yolov5 启动实时取像

事前须知

查询系统版本： cat /etc/lsb-release
查询内核心版本：uname -a
CPU概况：lscpu

硬盘概况：sudo parted -l

存档空间概况：df -h

查看运行进程：top

python版本确认：
CUDA Version： 10.2.89 （两种查询版本的方式）

**查询：cat /usr/local/cuda/version.txt
**查询：nvcc -V

。

如果觉得麻烦！ 那就直接用 jtop工具 实时查看和控制板子状态
先安装：sudo -H pip3 install jetson-stats
查看：sudo jtop

——————————————————————————————

环境搭建搭建部分 跟着步骤走就行》》

____YOLOV5安装

进入Github官网 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
版本自己选择！
只要权重文件是对的 基本没问题。

____PYTORCH 安装
注意使用aarch64 所以在Nvidia 上下载即可：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9-0-now-available/72048
版本自己选择！

依次输入如下命令安装。

edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ pip3 install Cython
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo pip install torch-1.6.0rc2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

import 下 有版本号即可。

____torchvision安装

如下版本对应表。（测试 pytorch1.6 搭载 0.6 的YOLOV5检测 跑起来没发现问题）

根据对应关系下载下来离线安装
网址：https://github.com/pytorch/vision/tree/v0.7.0-rc2

依次做如下动作：

edit@edit-desktop:~/YOLOV5/torchvision$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
edit@edit-desktop:~/YOLOV5/torchvision$ sudo python3 setup.py install

同理import 一下。一般没问题。

** ____OPENCV 安装**
先确认环境是空的，不要有旧版本残留。

edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt-get purge libopencv*
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt autoremove
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt-get update

清理OK！ 开始吧～～
参考大佬博文 安装如下的依赖项。

edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt-get install build-essential
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt-get install libglew-dev libtiff5-dev zlib1g-dev libjpeg-dev \ 
	libavcodec-dev libavformat-dev libavutil-dev libpostproc-dev \
	libswscale-dev libeigen3-dev libtbb-dev libgtk2.0-dev pkg-config libpng-dev	
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt update
edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ sudo apt upgrade

安装完依赖项后， 直接 sudo pip install opencv-python

测试一下： import cv2 发现如下报错，别慌， 这问题类有点似于WINDOWS 的系统变量没指向。 ～出来 咱们继续。

**解决的方法就是增加：OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

把这句写在 ~/.bashrc 里面结尾。

edit@edit-desktop:~/YOLOV5$ vim ~/.bashrc

这不就OK了！！

测试下实时检测。 执行YOLOV5， 缺啥装啥就可以了！

进入YOLOV5 目录下 python3 detect.py --source 0

缺少 tqdm 直接 pip安装

pip install tqdm

缺少 ‘matplotlib’ 直接PIP安装

sudo apt-get install python-matplotlib
或则
pip install --user matplotlib

报错： UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xfd in position 0: invalid start byte
解决办法一： 找到models目录下的 experimental.py 将 map_location=None 删除 既可解决。

解决办法二：
1,卸载原有的 pandas ： sudo pip uninstall pandas
2,下载 pandas： sudo pip install pandas 问题即解决～

报错：ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn’
解决：pip install seaborn

搞定了 直接 python3 detect.py --source 0

咱们 在试看看。。 YOLOV5的实时检测这不就成功了～～～

总结：

前段时间摸索的，今天有空温习下 顺便记录下来。 很不错的例子～～