jetson orin nano 配置lerobot环境（内含重装torch/torchvision步骤）

1.安装miniforge/ Miniconda

bash 复制代码

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
source ~/.bashrc

或者安装miniforge(二选一即可)这个更支持jetson的arm64架构

bash 复制代码

wget "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"
bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh

2. 创建并激活一个新的 conda 环境用于 lerobot

由于jetson的torch只能支持到python=3.10；所以这里不安装官网推荐的3.12以上

bash 复制代码

conda create -y -n lerobot python=3.10 
conda activate lerobot

3. 安装ffmpeg

注意官方文档写得暂时不支持8.x及以上

bash 复制代码

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge
ffmpeg -version  # ffmpeg 8.X is not yet supported !

4. 克隆 Lerobot 仓库

bash 复制代码

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot

5. 安装带有 feetech 电机依赖的 LeRobot：

包含 feetech 额外依赖

bash 复制代码

pip install -e ".[feetech]"

6. 执行此步前，确认已经安装了jetpack

由于Jetson对于opencv，numpy等有自己的版本要求，所以重新

bash 复制代码

# 重新安装opencv
conda install -y -c conda-forge "opencv>=4.10.0.84"  # 通过 conda 安装 OpenCV 和其他依赖，仅适用于 Jetson Jetpack 6.0+
conda remove opencv   # 卸载 OpenCV,这里主要是为了留依赖项
pip3 install opencv-python==4.10.0.84  # 使用 pip3 安装指定版本 OpenCV
# 重新安装numpy
pip uninstall numpy
pip3 install numpy==1.26.0  # 该版本需与 torchvision 兼容

7. 重新安装Pytorch 和 Torchvision

7.0 删除原来的torch和torchvision

bash 复制代码

pip uninstall torch torchvision

7.1 查看JetPack版本

bash 复制代码

cat /etc/nv_tegra_release

这里的R36 在后面选择torch和torchvision版本会用到

7.2 确保系统包是最新的

bash 复制代码

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt autoremove -y

7.3 （可跳过）安装（必要）依赖

具体到底哪些有用哪些没用我也不知道，也可以先不装，等有问题了再回过头来装

bash 复制代码

# 1. 安装 mamba（更快的包管理器，可选但推荐）
conda install mamba -y

# 2. 使用 mamba 安装 Pinocchio 及其 Python 绑定
#    Pinocchio 是用于机器人动力学计算的高效库，常用于仿真与控制
mamba install -c conda-forge pinocchio pinocchio-python -y

# 3. 安装 PyTorch 所需的系统级依赖（用于 GPU 加速和并行计算）
#    - libopenblas-base: 高性能线性代数库
#    - libopenmpi-dev / libomp-dev: 并行计算支持（MPI 和 OpenMP）
sudo apt-get update  # 先更新包列表，确保能获取最新版本
sudo apt-get install -y python3-pip python3-dev libopenblas-base \
    libopenmpi-dev libomp-dev

# 4. 安装 TorchVision 及其他图像/视频处理所需的底层库
#    这些库用于处理摄像头数据、视频编码解码等任务
sudo apt-get install -y libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev \
    libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

7.4 安装torch和torchvison

官网下载链接，这里建议开梯子，不然非常慢：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

选择对应版本，下载whl后pip install即可，torch和torchvision都是

bash 复制代码

cd [到你下载的包的文件夹下]
pip install torch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.18.0a0+6043bc2-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

7.5 验证CUDA和torch和torchvision

复制代码

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"

现在环境就配置好了！

常见问题解决方案

Jetson设备内存有限，编译时可能出现内存不足的问题; 增加交换空间相当于在硬盘上划出一块区域(这里是4G)当临时内存用，能有效避免这个问题。如果你的板子还没设置过，可以这么操作：

bash 复制代码

# 创建交换空间
sudo fallocate -l 4G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# 永久添加交换空间（可选）
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab