在Jetson Orin Nano上安装jetson-inference项目时PyTorch安装卡住问题分析

问题背景

在Jetson Orin Nano设备上运行jetson-inference项目时，用户在执行./tools/install-pytorch.sh脚本安装PyTorch时遇到了进程卡住的问题。该问题发生在Linux 36.2系统搭配JetPack 6.0 DP环境下，具体表现为脚本在执行到安装ONNX依赖时停滞不前。

技术分析

1. 环境依赖检查：脚本首先检查了多个必要的deb包，包括python3-pip、qtbase5-dev、libjpeg-dev等，这些依赖都已正确安装。

2. Python包安装：脚本随后尝试安装Cython、numpy、tensorboard和onnx等Python包，这些包在用户环境中大多已经存在。

3. 卡顿点分析：问题出现在安装或验证ONNX包的过程中，可能是由于网络连接问题、包版本冲突或系统环境配置不当导致。

解决方案

针对这一问题，项目维护者提供了以下建议方案：

1. 跳过PyTorch安装：可以暂时跳过PyTorch的安装步骤，继续完成jetson-inference项目的构建。这对于不需要PyTorch功能的用户是一个可行的临时解决方案。

2. 手动安装PyTorch：对于确实需要PyTorch功能的用户，建议直接从官方渠道获取适用于CUDA 12.2的预编译wheel包进行手动安装。这种方法通常更加可靠，且能确保与硬件加速的兼容性。

最佳实践建议

1. 环境隔离：考虑使用Python虚拟环境(virtualenv或conda)来管理项目依赖，避免系统级Python环境的包冲突。

2. 版本兼容性检查：在安装前确认PyTorch版本与JetPack版本、CUDA版本的兼容性。

3. 日志记录：在遇到安装问题时，可以尝试添加-v参数获取更详细的日志输出，便于问题诊断。

4. 替代安装方法：对于嵌入式设备，可以考虑使用预编译的二进制包或容器化部署方案，提高安装成功率。

总结

在边缘计算设备上部署深度学习框架时，环境配置问题较为常见。遇到类似PyTorch安装卡住的情况时，开发者应首先考虑跳过该步骤继续项目构建，随后再单独处理特定组件的安装问题。对于jetson-inference项目而言，PyTorch并非核心必需组件，大多数功能可以在不依赖PyTorch的情况下正常工作。