[YOLOv5をJetson Nano2G(4G)で動かして、物体を検知するから応用まで　その2]
(https://qiita.com/ShimoyamaAi/items/57a9f0b5c3996b651bce)
の続きです

今回はPyTorch　TorchVisin の導入です

###更新履歴
2021年10月　初版

##3.PyTorch導入
依存関係のインストールを行います

sudo apt-get install python3-pip libjpeg-dev libopenblas-dev libopenmpi-dev libomp-dev
sudo -H pip3 install future
sudo pip3 install -U --user wheel mock pillow
sudo -H pip3 install testresources

セットアップ用のツールの導入

sudo -H pip3 install --upgrade setuptools
sudo -H pip3 install Cython

グーグルからダウンロードします

sudo -H pip3 install gdown
gdown https://drive.google.com/uc?id=12UiREE6-o3BthhpjQxCKLtRg3u4ssPqb

インストールします

sudo -H pip3 install torch-1.9.0a0+gitd69c22d-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
rm torch-1.9.0a0+gitd69c22d-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

##4.TorchVisin導入
TorchVisin　をインストールします

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo pip3 install -U pillow

グーグルからダウンロードしインストールします

gdown https://drive.google.com/uc?id=1tU6YlPjrP605j4z8PMnqwCSoP6sSC91Z
sudo -H pip3 install torchvision-0.10.0a0+300a8a4-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
rm torchvision-0.10.0a0+300a8a4-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

[次回、いよいよYOLOv5に取り掛かり導入を行います]
(https://qiita.com/ShimoyamaAi/items/a4846de8c72c610d541f)