Linux (Ubuntu) Jetson AArch64 架构 JetPack6.2 CUDA+CUDNN+PyTorch 安装踩坑经历

一、第一次尝试

先是按照下面两个博主的教程

1、Linux (Ubuntu) Jetson AArch64 架构 JetPack6.2 CUDA+CUDNN+PyTorch 安装全流程

https://blog.csdn.net/m0_48826442/article/details/154437735

2、Jetson orin 安装 jetpack6.2 Torch 环境教程，完美避坑

https://blog.csdn.net/ydscc/article/details/150064200

他们两个成功了，但是我按照这个教程走下来的时候，遇到了下面的问题

复制代码

ImportError: libcusparseLt.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

换了几个版本之后，几番折腾依旧没有解决。

二、第二次尝试

索性直接删除了虚拟环境，重新安装，然后我又发现了下面这个博主的教程

3、Jetson Orin Nano Super PyTorch 环境配置（Jetpack6.2）

https://blog.csdn.net/Suxd_best/article/details/148588603?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7ERate-1-148588603-blog-150064200.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base9&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7ERate-1-148588603-blog-150064200.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base9&utm_relevant_index=1

他的这个博客中出现了我相同的问题

我觉得按照这个教程再走一遍，出现了新的问题

复制代码

ImportError: /home/nvidia/miniconda3/envs/yolov11/lib/python3.10/site-packages.torch/lib/libtorch_cuda.so: underfined symbol: cusparseLtMatmulPlanDestroy

删除环境，再重新来。

三、第三次尝试

Jetson Orin Nano Super之pytorch + torchvision安装

https://blog.csdn.net/lida2003/article/details/145322174

所出现问题

四、第四次尝试

4、JETSON ORIN NANO 进阶教程（四、安装使用pytorch和torchvision)

https://blog.csdn.net/qq_30637245/article/details/149717699?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7ERate-1-149717699-blog-145322174.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base9&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7ERate-1-149717699-blog-145322174.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base9&utm_relevant_index=2

这个方案的流程如下：

复制代码

wget https://pypi.jetson-ai-lab.io/jp6/cu126/+f/62a/1beee9f2f1470/torch-2.8.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl 
wget https://pypi.jetson-ai-lab.io/jp6/cu126/+f/907/c4c1933789645/torchvision-0.23.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torch-2.8.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl torchvision-0.23.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

直接下载，然后安装就可以测试了，我在测试的时候遇到下面的问题。

这些警告的意思是，Numpy的包不太匹配。

我安装了官方推荐的最稳定的组合。

复制代码

pip install numpy==1.26.4 opencv-python==4.9.0.80 --no-cache-dir

再用代码测试，警告就消失了。

解决问题的心得体会：

尝试每种方案，当遇到问题的时候，先不要尝试解决它，而是换其他的方案继续试。可能遇到的这个问题是个固有的问题，探索下去的结果就是官方提供的包不兼容等等，意义不大。

目的不是解决每种方案中出现的问题，目的是找出一种可用的方案即可。