【学习AI-相关路程-mnist手写数字分类-python-硬件：jetson orin NX-自我学习AI-基础知识铺垫-遇到问题（1） 】

好奇龙猫2024-10-26 12:17

【学习AI-相关路程-mnist手写数字分类-python-硬件：jetson orin NX-自我学习AI-基础知识铺垫-遇到问题（1） 】

1、前言

本片博文，我想为大家展示一下，使用jetson orin nx 这个硬件平台上，展示学习minst手写阿拉伯数字的过程，当然也算自己的记录。

自己也在这个过程中，也上网查了很多博文吧，目前在中文世界里，感觉有些文章写的不太好，我希望以自己的方式，将整个过程记录下来，主要是操作过程，实操是先于理论的，这样我们有了完成这件事成就感后，就可以测试各种各样的事情，反过来如果先看来很对资料，没有实际操作，就会有一种空的感觉，因为没有做什么实际事情，虽然自己也是先看资料。不过这个过程，（算是在思考做事情的时候）思考我虽然没有好的想法，但是至少思考了吧，这话听着有点绕。

我们的目的是：通过现有资源学习Ai相关知识。

2、先行了解

（1）学习基础知识-了解jetson orin nx 设备

基于不同测试环境，我们可能需要的不知识，本次我们使用的jetson orin nx这个英伟达的设备，虽然不同设备都可以运行AI，但是本次的话，基于设备的原因，我们还是需要了解下，并且我之前也总结了一下资料，以供参考，当然也可以去英伟达官网去了解。

链接：【在英伟达nvidia的jetson-orin-nx-工控机入门了解-自我学习-资料记录-熟悉了解】

（2）学习python&AI的相关知识

平台敲定后，应该是学习python和AI,自己之前也是学过一些python，是有一定基础的，但确实，不是自己主要的工作时候使用编程语言。但编程语言这个东西，有一两门之后，其他学起来就快很多了。

关于学习AI相关知识，要入门人工智能（AI）领域，以下是一些建议，帮助有效地开始学习：

  1. 打好编程基础：

    • Python是AI和机器学习领域最常用的编程语言。你可以从基本的语法开始，逐步学习高级概念。
    • 熟悉常用的AI库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。

  2. 强化数学基础：

    • 线性代数：理解矩阵、向量等概念，这对理解神经网络非常重要。
    • 微积分：学习导数、积分等知识，帮助你理解优化算法。
    • 概率与统计：掌握概率分布、统计推断等，应用于模型评估和数据分析。

  3. 学习机器学习基础：

    • 了解监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。
    • 学习常见的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

  4. 深入了解深度学习：

    • 学习神经网络的原理和结构，包括前馈网络和反馈网络。
    • 掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

  5. 实践操作：

    • 使用TensorFlow 或PyTorch构建并训练模型。
    • 在Kaggle等平台参与比赛，解决实际问题，积累经验。

  6. 利用在线资源和课程：

    • Coursera：吴恩达的"机器学习"课程和"深度学习专项课程"。
    • edX：提供MIT和哈佛的相关课程。
    • Fast.ai：实用的深度学习课程，注重实践。

  7. 阅读经典书籍：

    • 《机器学习》------周志华著
    • 《深度学习》------Ian Goodfellow等著
    • 《模式识别与机器学习》------Christopher M. Bishop著

  8. 关注行业动态：

    • 订阅AI领域的博客、新闻和播客，如arXiv、Medium上的AI专栏等。
    • 参加研讨会、线上线下的AI社区活动，扩展人脉。

  9. 制定学习计划：

    • 设定短期和长期目标，规划学习路径。
    • 定期复盘，调整学习策略。

  10. 动手项目：

    • 从简单的项目开始，如手写数字识别、图像分类等。
    • 尝试自己构思并实现一个完整的AI应用。

（3）了解mnist相关资料&数据集

另外就是了解本次咱们学习的项目，中文名字大概叫："mnist手写数字识别"。这个项目可以说是，入门学习AI的经典项目之一了，它主要是用AI训练一个模型，然后让AI来预测手写体的数字。

如果你不断查资料，那么最终一定会查到如下网站，也就是提供阿拉伯数字手写体的网站。

链接：https://yann.lecun.com/exdb/mnist/

简单说，这个网站为你 准备了一共7W张手写体阿拉伯数字（has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples）。

而且中文也能搜到很多资料。

链接：https://so.csdn.net/so/search?spm=1001.2101.3001.4498&q=mnist%E6%89%8B%E5%86%99%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%88%86%E7%B1%BBpytorch&t=&u=&urw=

（4）百花争鸣-更优的方案

mnist这个手写数字分类，实在有多人做了，所以一定需要注意的是，大家做事的方式可能完全不一样，你会发现你在看资料的过程中，一会儿这个文章这样说，一会儿另一个文章又说了另一种方式，比如CNN的方式，其实只是大家解题思路不一样而已，但又是八仙过海，各显神通的故事。

另外就是代码对我们这样的初学者来说，可能需要多看，会些python编程语言和理解AI相关代码需要很长的路途。

（5）做这件事的流程

我们学习本项目的时候，其实和之前做屏幕识别项目的本质，其实大致一致的，只不过不用自己准备相关训练素材了。

链接：【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&模型训练-图片识别-使用模型检测图片-基础样例 （5）】

  • 阶段 1: 硬件设置
  • 阶段 2: 软件准备
  • 阶段 3: 数据准备
  • 阶段 4: 模型设计和训练
  • 阶段 5: 优化和部署
  • 阶段 6: 应用集成
  • 阶段 7: 监控和维护

（6）环境配置

对于我们新手而言，最初的工作，可能很大部分，都需要会花在确认环境上。环境对不对，配置好不好，真的会影响最后结果吧，从我目前测试了来看，80%的时候都卡在配置上，也是数据和模型小的原因，反而没花太多时间，或者还没有尝试足够多。

3、应用相关

自己之前在学屏幕识别的时候，想着实际应用下，想和qt进行结合，查到大概有三种方式，如下。

1，将qt变为python的编译环境

第一种，就是直接使用python的qt环境，相关文章也很多，也有很多方式，之前切换编程语言，自己之前项目都是c++的，冷不丁切还是需要适应是的。

2，c++项目调用python

第二种，就是还是使用c++环境，就像插入插件的方式，将python作为插件的部分放到代码中，需要的时候，拿过来调用。

3，c++和python进行混编

第三种，也是就是说在直接c++和python直接一起混合编译。

说了这么多，想表达的是，如果简单和qt进行结合的话还是有很多方式的。

4，其他应用方式

另外实际应用，也不一定必须要和qt一起使用，看你自己实际需求。

4、数学部分&原理部分

这里也就是本次实验，我们将会使用一种叫，三层全连接神经网络（BPnetwork），以下是相关说明。

三层全连接神经网络，也称为三层前馈神经网络或三层感知机，是一种典型的反向传播（Backpropagation, BP）神经网络 。它由输入层 、隐藏层 和输出层三个层次构成，每一层的节点（神经元）与上一层的所有节点相连，因此称为"全连接"。

1. 结构组成

  • 输入层（Input Layer）：这一层接收原始数据作为网络的输入。输入层的节点数通常等于输入特征的数量。例如，对于一个28x28的灰度图像来说，输入层的节点数是784（28x28 = 784个像素）。

  • 隐藏层（Hidden Layer）：这是网络中的中间层，也称为特征提取层。在三层BP网络中，只有一层隐藏层。隐藏层节点数可以自由设定，常见做法是根据输入输出维度和任务复杂度调整其节点数。隐藏层通过激活函数对输入进行非线性变换，增强模型的表达能力。

  • 输出层（Output Layer）：这一层的输出是最终的预测结果。输出层的节点数取决于任务类型。例如，对于一个二分类问题，输出层通常只有一个节点，而对于多分类问题，输出层的节点数等于类别的数量。

2. 关键特点

  • 激活函数：隐藏层通常使用非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU或Tanh等，使网络能够拟合非线性关系。输出层的激活函数根据任务选择，比如二分类问题常用Sigmoid，多分类问题常用Softmax。

  • 全连接：每一层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连接，并通过加权求和和激活函数转换输入数据。

3. 学习过程

BP神经网络的学习过程分为前向传播 和反向传播两个阶段：

  • 前向传播：输入层的数值通过全连接的权重传递到隐藏层，经过激活函数处理后，再传递到输出层，最终得到输出结果。这个阶段是从输入到输出的逐层计算。

  • 反向传播：BP网络通过计算预测值与真实值之间的误差（通常通过损失函数计算，如均方误差或交叉熵），然后通过梯度下降算法逐层反向传播误差，更新每个连接权重，以最小化误差。

4. 训练目标

通过多次前向和反向传播，调整网络的参数，使得网络能够在给定数据上准确地进行预测。

5. 优缺点

  • 优点：

    • 结构简单，适合小规模数据和简单任务。
    • 可通过反向传播算法高效更新参数。

  • 缺点：

    • 对大规模数据表现不佳。
    • 隐藏层的数量较少，可能限制模型的表达能力。
    • 需要大量调参（如学习率、隐藏层神经元数目）来获得较好的性能。

5、问题描述：module 'torch' has no attribut '_six'

（1）问题说明

这个问题之前就其实存在，当时尝试了很多办法，不知道如何解决，虽然当时知道是"与 torch 和 torchvision 版本兼容性相关的问题"，但是在自己识别屏幕想项目上，如果不使用torchvision的特殊版本，那个就过不去，就会使用CPU,但是本项目就是报错如下。

（2）关联问题说明

这是之前的文章，当时想要解决使用GPU问题。
【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&模型训练-问题补充-无法使用GPU问题-CUDA is available: False-补充说明 （6）】

最后想来想去，还是现已这个为主，比较使用屏幕那个，用cpu也可以的。

（3）问题原因

说回本问题，有两个可能的原有。

  • torch 和 torchvision 版本不匹配。
  • torchvision 的某个版本依赖于 torch 的 _six 属性，而较新的 torch 版本中已经移除了 _six。

（4）解决方式

1、确保和确认torch 和 torchvision 版本兼容

运行以下命令，查看当前安装的 torch 和 torchvision 版本：

shell 复制代码 
python3 -c "import torch; print(torch.__version__); import torchvision; print(torchvision.__version__)"

主要是查看两个torch 和 torchvision 版本的兼容。

2、升级或者降级torch 和 torchvision 版本

我这里之前为了使GPU能过，后来才知道，相当于使用特定版本。

在 torch 2.0.0 版本及以后不再包含 _six.py 文件，而一些 torchvision 版本仍然依赖这个文件。

  • （1）兼容torch 和 torchvision 版本
shell 复制代码 
pip3 install --upgrade torch torchvision
  • （2）安装特定版本
    至于如何安装版本可以看我以往讲的相关文章。

【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&模型训练-问题补充-无法使用GPU问题-CUDA is available: False-补充说明 （6）】

shell 复制代码 
pip3 install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2

或者 安装其他版本组合

shell 复制代码 
pip3 install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0

3、检查依赖项

既然问题报错，缺少什么_six的，那么安装网上，补上这个是不是就看可以了这也是一个办法，按照网上查到的，主要是这个太旧了，被删除的原因。

所以我们尝试更新 six和 pillow ，这块自己尝试了，没有成功。

shell 复制代码 
pip3 install --upgrade six pillow

或者

直接在自己相关文件夹里加入相应文件，但是有可能放在位置不对，也没成功。

自己在找到的链接说明里试了一下，没成功。

链接：https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/130532389

4、重新卸载和安装

自己之前主要是想，保证之前屏幕识别那个没有问题，所以才卡住了，既然之前没有GPU也能用，其实也还好，当然重新按照，只能算是一种方式，有可能能解决问题。

  • （1）卸载当前的torch 和 torchvision 版本
shell 复制代码 
pip3 uninstall torch torchvision
  • （2）重新安装torch 和 torchvision 版本
shell 复制代码 
pip3 install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0

根据 JetPack 版本选择对应的 PyTorch 和 torchvision 版本。这里我使用的是 JetPack 5.1.2，可以使用如下版本，如果硬件设备不一样，需要自行确认相关版本：

shell 复制代码 
# 下载并安装 PyTorch
wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntn4yjg5e8tdw9xz3z0h8g2p0g4.whl -O torch-2.0.0+nv23.08-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install torch-2.0.0+nv23.08-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

# 下载并安装 torchvision
wget https://nvidia.box.com/shared/static/qxtknlkyccnpys29s7mrw5p4v7flxo5z.whl -O torchvision-0.15.1+nv23.08-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.15.1+nv23.08-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

6、发现问题过程：预测模型总是相同数字。

这里自己在第一次尝试生产模型过程中，发现每次识别都是8，后来通过查找，才发现是torch 和 torchvision 版本问题。

使用的是 Jetson Orin NX，这是一款基于 NVIDIA GPU 的嵌入式设备。在这种平台上运行深度学习模型，可能会遇到一些特定的问题，导致模型预测结果异常（如总是预测为 8）。以下是可能的原因和解决方案：

  1. CUDA 和 cuDNN 版本不匹配：

    • 原因：Jetson 平台上的 CUDA 和 cuDNN 版本需要与您的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）兼容。如果版本不匹配，可能会导致模型无法正确运行。
    • 解决方案 ：确保您安装的 CUDA 和 cuDNN 版本与所使用的深度学习框架兼容。可以参考 NVIDIA 的 JetPack SDK 文档，确认正确的版本组合。

  2. TensorFlow/PyTorch 安装问题：

    • 原因：在 Jetson Orin NX 上安装深度学习框架时，如果安装步骤不正确，可能导致框架功能异常。

    • 解决方案：使用 NVIDIA 提供的预编译版本或官方指南进行安装。例如，使用以下命令安装适用于 Jetson 的 PyTorch：

      bash 复制代码 
      sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v5

  3. 模型保存和加载的问题：

    • 原因：如果模型在其他平台上训练，然后在 Jetson Orin NX 上运行，可能由于序列化格式或兼容性问题，导致模型参数未正确加载。
    • 解决方案：尝试在 Jetson Orin NX 上重新训练模型，或者确保模型保存和加载使用了相同的框架和版本。

  4. 数据预处理差异：

    • 原因：在不同的平台上，数据加载和预处理方式可能有所不同，导致输入数据不正确。
    • 解决方案：检查数据预处理代码，确保在 Jetson Orin NX 上的数据处理与原始环境一致。

  5. GPU 计算能力和配置：

    • 原因：Jetson 设备的计算能力与桌面 GPU 有所不同，可能需要调整模型或设置。
    • 解决方案：确认代码中正确使用了 GPU，并且未超出设备的内存限制。可以通过减少批次大小（batch size）或简化模型来适应设备性能。

  6. 依赖库版本问题：

    • 原因：某些依赖库（如 NumPy、SciPy）的版本可能与深度学习框架不兼容。
    • 解决方案：检查并更新依赖库，确保其版本与所用框架兼容。建议使用虚拟环境来管理依赖关系。

  7. 性能模式设置：

    • 原因：Jetson 设备可能默认处于省电模式，限制了 GPU 性能。

    • 解决方案：使用以下命令将设备设置为最大性能模式：

      bash 复制代码 
      sudo nvpmodel -m 0
sudo jetson_clocks

  8. 硬件资源不足：

    • 原因：模型可能过于复杂，导致在嵌入式设备上无法正确运行。
    • 解决方案：尝试使用更小的模型或进行模型压缩，如剪枝或量化。

  9. 浮点精度问题：

    • 原因：Jetson 设备可能使用了 FP16 等低精度计算，导致精度下降。
    • 解决方案：确保模型使用 FP32 精度，或者在模型代码中明确指定所需的精度模式。

  10. 检查日志和错误信息：

    • 原因：运行过程中可能有警告或错误信息提示问题所在。
    • 解决方案：查看控制台输出或日志文件，寻找异常信息。如有需要，添加更多的日志输出来调试。

建议的下一步行动：

  • 运行官方示例代码：在 Jetson Orin NX 上运行 MNIST 的官方示例，验证环境和框架是否正常工作。
  • 验证数据和标签：确保数据集加载正确，标签没有偏差或错误。
  • 重现问题：尝试在简单的模型上重现问题，缩小问题范围。
  • 更新系统和驱动 ：使用 sudo apt update 和 sudo apt upgrade 更新系统，确保所有软件都是最新的。
  • 咨询社区和文档：参考 NVIDIA 官方论坛和文档，获取针对 Jetson Orin NX 的支持和建议。

7、细节补充

1、尝试手动添加 _six.py文件

方案 1：手动添加 _six.py 文件

这种方法是在现有 torch 2.0.0 环境中添加 _six.py 文件，来保持兼容性。

  1. 找到 _six.py 文件

    • 如果有一个旧版本的 PyTorch 环境，可以直接找到该文件。通常路径为：<python_env>/lib/python3.x/site-packages/torch/_six.py。

    • 可以使用以下命令在系统中搜索这个文件：

      bash 复制代码 
      find / -name _six.py

  2. 将 _six.py 文件复制到当前 PyTorch 环境

    • 找到当前 PyTorch 2.0.0 安装的路径：

      bash 复制代码 
      python3 -c "import torch; print(torch.__file__)"

      这会打印 torch 模块的路径，例如 /home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py。

    • 将 _six.py 文件复制到 PyTorch 模块路径中，例如：

      bash 复制代码 
      sudo cp /path/to/old/torch/_six.py /home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/

方案 2：降级 torch 和 torchvision 版本

将 torch 和 torchvision 降级到 2.0.0 之前的版本。这种方式更为安全和稳定，因为手动添加文件可能会导致其他兼容性问题。

1. 卸载现有的 torch 和 torchvision
bash 复制代码 
pip uninstall torch torchvision
2. 安装兼容的 torch 和 torchvision 版本

  1. 如果是 CPU 版本

    bash 复制代码 
    pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

  2. 如果是 Jetson ARM 版本

    下载合适的 .whl 文件，并手动安装。由于 Jetson Orin NX 的 CUDA 环境支持，可以尝试安装兼容 Jetson 的较低版本：

    • PyTorch 1.7.1 和 torchvision 0.8.2：

      bash 复制代码 
      wget https://nvidia.box.com/shared/static/1nc79v8dvla3cl4dzms0oaw1jzwkdzlp.whl -O torch-1.7.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
wget https://nvidia.box.com/shared/static/xbvls9fuvcw3kj9uv4ci1pnz7jdbj2bi.whl -O torchvision-0.8.2-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

    • 安装下载的 .whl 文件：

      bash 复制代码 
      pip install torch-1.7.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.8.2-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

  3. 安装完成后测试版本

    bash 复制代码 
    python3 -c "import torch; print(torch.__version__); import torchvision; print(torchvision.__version__)"

方案 3：修改 torchvision 源代码

如果有能力修改源代码，可以将 torchvision 中引用 _six.py 的地方改为新的实现方式。

  1. 找到报错的文件 datasets/mnist.py 中 torch._six 的引用。
  2. 替换为 Python 自带的 six 模块，通常用 from six import string_classes 替代。

这种方法要求对源代码有修改权限，且理解修改的内容，较为复杂，不推荐。

方案 4：方案3的变体，增加或修改 _six.py 的原始内容

（1）以下是 _six.py 文件的原始内容，可以将其保存为 _six.py，并放入 torch 模块目录中（如：/path/to/torch/_six.py）：

python 复制代码 
import sys
import six

string_classes = (str, bytes)
int_classes = (int,)
file_classes = (six.StringIO, six.BytesIO)

PY37 = sys.version_info >= (3, 7)

if not PY37:
    class ModuleType(type(sys)):
        def __getitem__(self, name):
            return getattr(self, name)

    sys.modules[__name__].__class__ = ModuleType

（2）. 将 _six.py 文件放入 PyTorch 目录

  1. 将上述内容保存为 _six.py 文件。

  2. 找到当前 PyTorch 安装的路径（可以通过以下命令获取）：

    bash 复制代码 
    python3 -c "import torch; print(torch.__file__)"

    假设输出路径为 /home/username/.local/lib/python3.8/site-packages/torch。

  3. 将 _six.py 文件放入上述 torch 安装目录中：

    bash 复制代码 
    cp _six.py /home/username/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/

手动添加 _six.py 文件并修改 torchvision 中的引用可以解决临时兼容性问题，但不建议长期使用。如果可能，推荐尽量使用兼容的 torch 和 torchvision 版本。

8、总结

写文章就是思考的过程总结，讲自己做的过程和查找的问题进修整理，也是一种重新思考的时候，自己这里说了很多自己遇到的问题，对于新手我认为就会这样，我们需要知道很多事情，铺垫很多，才能做好这件事。

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