はじめに

JetsonNanoにPytorchとtorchvisionをインストールするのに大変苦労したので備忘録として残しておきます。
他の誰かの参考になれば嬉しいです。

Jetson公式フォーラム
https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

公式フォーラムにインストール方法が記載されていますが、少々わかりにくい所もあったのでコードを載せます。
今回はJetsonNanoで使えるPytorchの中で一番バージョンが新しい1.10.0を選択しました。
Jetpackは最新の4.6.3を使用しています。(2023年06月14日現在)

まずはアップデートから

sudo apt update
sudo apt upgrade

pytorch(ver1.10.0)のインストール

wget https://nvidia.box.com/shared/static/fjtbno0vpo676a25cgvuqc1wty0fkkg6.whl -O torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

torchvision(ver0.11.1)のインストール

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch v0.11.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.11.1 
python3 setup.py install --user
cd ../
pip install 'pillow<7'

torchvisionのインストールには1時間弱かかりました。
気長に待ちましょう。
また、エラーメッセージのようなものが表示されましたが放置で大丈夫です。
私はエラーメッセージのようなものが表示されていたのでインストールに失敗したのかと思ってしまい、途中で止めてしまいました。
そのせいでインストールが上手くいかず、時間をどろどろと溶かす羽目になったのです……

インストールが上手くいったことを確認する

python3
> import torch
> import torchvision
> torch.__version__
> torchvision.__version__
> #GPUが使えるか確認(使用可能の時はtrueを返す)
> print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
> #cuDNNのバージョンを確認
> print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))

おわりに

torchvisionのインストールが長すぎて心配になっても気長に待ちましょう。
初めての投稿なのでわかりにくい所もあったと思いますが、ご容赦ください。