刷系统

typec方式失败，改用SD卡方式安装成功。

rk3399-eflasher-friendlycore-bionic-4.4-arm64-20210915.img.zip

  1. 烧录镜像到SD卡 
    unzip -p rk3399-eflasher-friendlycore-bionic-4.4-arm64-20210915.img.zip | sudo dd of=/dev/sd? bs=1M status=progress
  2. 镜像SD卡插入NanoPC-T4的microSD卡槽
  3. 长按NanoPC-T4上的Power键直到板上的PWR灯亮，系统会从SD卡启动
  4. 烧写完成后，轻按Power键关机，从NanoPC-T4端弹出SD卡
  5. 长按Power开机，会从eMMC启动你刚刚烧写的系统
  6. 默认帐号 user:pi passwd:pi
sudo su

export TZ=Asia/Shanghai
ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone


安装PyTorch

参考

Mambaforge-Linux-aarch64.sh

$ python -V
$ cd /usr/bin && sudo python && sudo ln -s python3.6 python

$ sudo apt-get install python3-opencv

$ bash Mambaforge-Linux-aarch64.sh
$ source ~/.bashrc

$ conda install numpy ninja pyyaml setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses

$ git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
$ cd pytorch
$ git submodule sync
$ git submodule update --init --recursive --jobs 0

export NO_CUDA=1
export NO_DISTRIBUTED=1
export NO_MKLDNN=1 
export BUILD_TEST=0
export MAX_JOBS=4 # 并发编译核数，可加快编译速度同时也占用更多内存

$ export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
$ python setup.py install

#打包成whl，打包成功后这个文件在dist目录里面
python setup.py bdist_wheel

安装 Torchvision

$ git clone https://github.com/pytorch/vision.git
$ pip install pillow
$ cd vision
$ python setup.py install


测试

import torch
import torchvision
print(torch.__version__)


gcc 编译出现 internal compiler error: Killed

4G内存 4Gswap

export MAX_JOBS=1 改单核编译