本人对于嵌入式的知识就是白纸一张,但无奈项目要用,这两天一直在配环境。各种试错下终于安上了。本篇类似备忘录,只是方便日后再用到时不用套娃开爆浏览器标签。
本片只安装基于python的深度学习框架,使用C++的祝愿你早日来教俺。
由于给的试验机已经安好debian系统,其他不是ubuntu和debian版本的linux系统命令会有所不同。
如果默认安装
之前基本不会出啥幺蛾子,这里就比较头疼了。由于官方没有提供ARM架构的二进制安装包,就需要自己扒源码下来make了。有一种比较快捷的方式就是那别人make好的轮子下下来直接装,但问题就是你的系统和使用的python版本跟make轮子的人刚好对得上那没问题,对不上就GG。
这里放两个提供轮子的大佬,有需要的可以去下
(只提供64位)
使用 uname -a 和 getconf LONG_BIT 命令可以查看系统版本和位数
反正俺用现成的轮子装就是各种GG,最后无奈还是决定自己make
设置一下build的选项
像CUDA这些不支持的选项都需要设置成 false,由于是在 Pi4 上编译,有四核,MAX_JOBS 可以设置为4,如果是 Pi4 之前的树莓派版本就只有单核。
下载源码(Pytorch)
俺安装的是1.7.0版本,想要安装别的版本也可以。
开始build (Pytorch)
注意: 需要使用 python3
不过大概build到55%的时候俺也遇到了
查了一下大概是build需要的 protobuf 的版本跟安装的版本不匹配,安装的 protobuf 版本过低,更新一下就行
显示一下 protobuf 更新后的版本
之后再build应该就不会有问题了,就只是需要漫长的等待了,俺是放着build就溜回家了,第二天早上来看的时候已经build完了。网上大概说是需要4-5小时。
由于项目是视觉相关,所以也会用到torchvision, 安装方法和Pytorch一样,可以找现有的轮子,也可以自己make。
编译torchvision
torchvision 编译的时间很快,大概十来分钟就好,俺运气好没碰上啥error, 只能祝各位好运。
安装torchvision
和pytorch一样,生成的轮子也在 dist 文件夹中
最后进python3测试一下
至此就完事了,如果后续有新的问题还会跟进。
到此这篇bs4库安装(如何安装bs4)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!版权声明:
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