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  • 安装了torch,但是需要一些其他的库,如nn cudnn等,然而rockspec文件中的urls为git型,根据公司对网络的要求,这在服务器上并不能直接安装,所以需要手动下载数据然后在把urls的路径更改了 如:git clone ...
    fatal: unable to connect to github.com:
    github.com[0: 192.30.255.112]: errno=Connection timed out
    github.com[1: 192.30.255.113]: errno=Connection timed out
    
    
    Error: Failed cloning git repository.
    

    安装了torch,但是需要一些其他的库,如nn cudnn等,然而rockspec文件中的url为git型,根据公司对网络的要求,这在服务器上并不能直接安装,所以需要手动下载数据然后在把url的路径更改了
    如:

    git clone https://github.com******
    package = "cunn"
    version = "scm-1"
    
    source = {
       url = "/data/xxx/config/torch_pkgs/cunn/",
    }
    
    description = {
       summary = "Torch CUDA Neural Network Implementation",
       detailed = [[
       ]],
       homepage = "https://github.com/torch/cunn",
       license = "BSD"
    }
    
    dependencies = {
       "torch >= 7.0",
       "nn >= 1.0",
       "cutorch >= 1.0"
    }
    
    build = {
       type = "command",
       build_command = [[
    cmake -E make_directory build && cd build && cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_PREFIX_PATH="$(LUA_BINDIR)/.." -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$(PREFIX)" && $(MAKE) -j$(getconf _NPROCESSORS_ONLN) install
    ]],
       install_command = "cd build"
    }
    luarocks install 本地路径+cunn-scm-1.rockspec

    最后使用luarocks list查看是否安装成功了

    展开全文
  • nano开发板 torch 安装

    2020-08-27 15:14:24
    nano开发板有一段时间了,之前是刷的卖家提供的镜像,结果镜像cuda版本不能运行torch,于是我在官网上再找了新版本的镜像。 官网 点击 jetson-nano-sd-card-image 就可以下载了 不过烧写程序根据官网提供的ubuntu...

    nano开发板有一段时间了,之前是刷的卖家提供的镜像,结果镜像cuda版本不能运行torch,于是我在官网上再找了新版本的镜像。

    不过烧写程序根据官网提供的ubuntu下的etcher 还是不得行,在校验的时候总是出错,而且主要是这样得到的sd卡板子没得反应。
    在这里插入图片描述

    后来卖家推荐了 格式化和烧录软件.zip ,在windows上完成了烧写工作。

    之所以用etcher会出错,估计是和平时的镜像拷贝不太一样的缘故,有啥东西没有匹配。

    另外官网还提供了

    /usr/bin/unzip -p ~/Downloads/jetson_nano_devkit_sd_card.zip | sudo /bin/dd of=/dev/sd<x> bs=1M status=progress
    

    的指令,我还没有试,不清楚会不会成功。

    然后吧sd卡上到nano板子上,启动后就是第一次启动的初始化,就完成了镜像的安装,我这个镜像是 ubuntu 18.04 系统,系统下有安装 cuda 10.2 相关的环境。

    torch 安装包可以在 官网 上下载新的,我这里是 torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

    我试着想用 miniconda 来搭建 python 环境,但是 python 的版本是3.8的,并且 不能换成 3.6. 所以我放弃了。
    然后 virtulenv也有点问题。 所以我就直接安装在 系统 python 3.6 下的。

    • 然后安装 torch
      $ sudo apt install python3-pip
      $ pip install <torch 安装包>
      

    在import 的时候,遇到下面问题:

    • OSError: libmpi_cxx.so.20: cannot open shared object file: No such file or directory

      在 nano开发板上安装了 torch 后,没得报该错误。
      解决方法:

      ##Update the package index:
      $ sudo apt-get update
      ##Install libopenmpi2 deb package:
      $ sudo apt-get install libopenmpi2
      
    • ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

      	$ sudo apt install libopenblas-dev
      
    • AttributeError: module ‘torch’ has no attribute ‘_six’
      重启开发板。

    nano torch 安装就这些。


    参考:
    -玩转Jetson Nano(十)安装pytorch

    展开全文
  • 由于Linux系统的开放性较高以及本人不熟悉系统导致经常重装系统,在此记录常见的软件安装以作笔记。首先建议先安装opencv,因此torch7与opencv3.1兼容性较高,所以建议安装3.1版本。1、安装opencv3.1.0下载地址:...

    由于Linux系统的开放性较高以及本人不熟悉系统导致经常重装系统,在此记录常见的软件安装以作笔记。首先建议先安装opencv,因此torch7与opencv3.1兼容性较高,所以建议安装3.1版本。

    1、安装opencv3.1.0

    下载地址:http://opencv.org/downloads.html
    解压之后生成OpenCV-3.1.0文件夹

    sudo apt-get install cmake
    
    cmake --version
    
    sudo apt-get update
    
    sudo apt-get install build-essential
    sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
    
    cd ~/opencv-3.1.0
    
    mkdir build
    cd build
    
    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
    
    make
    
    sudo make install

    测试opencv
    1) 创建工作目录

    mkdir ~/opencv-lena
    cd ~/opencv-lena
    gedit DisplayImage.cpp

    2) 编辑如下代码
    复制代码

    include <stdio.h>
    include <opencv2/opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    
    int main(int argc, char** argv )
    {
        if ( argc != 2 )
        {
            printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
            return -1;
        }
    
        Mat image;
        image = imread( argv[1], 1 );
    
        if ( !image.data )
        {
            printf("No image data \n");
            return -1;
        }
        namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
        imshow("Display Image", image);
    
        waitKey(0);
    
        return 0;
    }

    3) 创建CMake编译文件

    gedit CMakeLists.txt

    写入如下内容

    cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
    project( DisplayImage )
    find_package( OpenCV REQUIRED )
    add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )
    target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

    4) 编译

    cd ~/opencv-lena
    cmake .
    make

    5) 执行

    此时opencv-lena文件夹中已经产生了可执行文件DisplayImage,下载lena.jpg放在opencv-lena下,运行

    ./DisplayImage lena.jpg

    6) 结果
    显示Lena图片。

    2、安装torch7

    由于之前可能是驱动或者是cuda的原因,导致torch不能正常安装,每次到最后一步./install.sh的时候会卡死,后来从别人已经成功安装torch的电脑里拷贝torch文件夹。
    拷贝到电脑之后,执行命令:

    cd ~/torch; bash install-deps;

    该指令重新安装依赖。
    然后再给sh文件添加权限,并执行安装,代码如下:

    sudo chmod +x clean.sh
    ./clean.sh
    sudo chmod +x install.sh
    ./install

    正常情况下会安装完成到最后一步会问你要不要添加自动路径,选择yes,然后

    source ~/.bashrc
    展开全文
  • pip下载安装软件超时

    2020-12-07 17:00:10
    设置默认超时时间,如:pip --default-timeout=1000 install torch

    设置默认超时时间,如:pip  --default-timeout=1000 install torch。

    展开全文
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  • 使用pytorch编写神经网络(有注释)

    万次阅读 2020-10-10 22:04:01
    其实就一个包,先下载这个软件 然后: 再等一会后apply 然后就可以直接import torch包了,如果有问题可以点击这个链接:链接: https://blog.csdn.net/qq_34403736/article/details/84726504. 直接上代码 import ...
  • 如果同时有了python和anaconda,两个软件的package无法相互调用,比如我在anaconda下载了pytorch但输入import torch时出错,就是因为torch不在python目录下,解决方法参考该博客 2、下载pycharm用于代码编辑 3、...
  • 第一次接触Pytorch

    2020-06-06 13:48:41
    安装Pytorch 官网 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 选择...下载了安装包,在软件安装包/GPU-banben conda create -n pytorch python=3.7 conda activate pytorch 如果不想进入下载目录,可以直接
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  • Ubuntu16.04环境下PyTorch简易安装教程

    千次阅读 2019-02-28 20:44:01
    进入官网,查看下载链接,先下载安装软件。 pip install torch-1.0.1.post2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 使用上面命令离线安装 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78727096 Ubuntu...
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