Jetson AGX XavierでYOLOv8を動作させる
Jetson AGX XavierでYOLOv8を動かしてみます。PyTorchのインストール
最初にPyTorchのインストールから行います。
cudaを活用するには、カスタムビルドされたバージョンを使用する必要があるようです。
PyTorch for Jetson
こちらを参考に2.0.0 + torchvision v0.15.1をインストールしていきます。
※Jetson AGX Xavierでmediapipe 0.10.1をビルドする
こちらの処理を行った後に実施したので、パッケージのインストールに漏れがあるかもしれません。
必要なライブラリをインストール。
$ sudo apt install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
$ pip3 install Cython numpy
.whlを取得してインストール
$ wget https://nvidia.box.com/shared/static/i8pukc49h3lhak4kkn67tg9j4goqm0m7.whl -O torch-2.0.0+nv23.05-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
$ pip3 install torch-2.0.0+nv23.05-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
torchvisionのインストール
PyTorch 2.0.0に対応するtorchvision 0.15.1をインストールします。
既にインストール済の場合は一旦削除。
$ pip3 uninstall torchvision
対象バージョンのソースを取得。インストールします。
$ git clone --branch v0.15.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision
$ cd torchvision
$ export BUILD_VERSION=0.15.1
$ export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-10/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
$ python3 setup.py install --user
ultralyticsのインストール
準備が整ったので、最後にultralyticsをインストールします。
$ pip3 install ultralytics
importしてバージョンを表示。
$ python3
>>> import ultralytics
>>> print(ultralytics.__version__)
8.0.134
こでれYOLOv8 + CUDAを実行できる環境が作成できました。
【参考URL】
PyTorch for Jetson