如何在树莓派4上安装满足YOLOv5要求的PyTorch与torchvision

问题根源 #

树莓派为ARM架构，PyPI官方未提供1.7.0以上版本的PyTorch、torchvision ARM架构预编译包，直接使用pip安装或依赖YOLOv5自动更新都会找不到匹配版本，触发报错。

操作步骤 #

• 第一步：确认系统架构
  终端执行命令uname -m，输出aarch64为64位系统，输出armv7l为32位系统，优先使用64位系统运行YOLOv5，性能更高。
• 第二步：安装依赖组件
  终端执行以下命令安装PyTorch运行依赖：

  sudo apt-get update
  sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-pip libjpeg-dev zlib1g-dev
  

• 第三步：安装PyTorch与torchvision预编译包
  搜索匹配你的系统架构、Python3.8版本的PyTorch >=1.7.0、对应版本torchvision的社区预编译whl安装包，下载到本地后执行以下命令安装：

  pip install 本地torch包路径.whl
  pip install 本地torchvision包路径.whl
  

  注意：torch与torchvision版本需要严格匹配，比如PyTorch1.8.0对应torchvision0.9.0，不要跨版本安装
• 第四步：验证安装结果
  终端执行命令python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"，输出版本号大于等于1.7.0即为安装成功。
• 第五步：安装YOLOv5剩余依赖
  进入YOLOv5项目目录，执行以下命令安装剩余依赖，跳过已安装的PyTorch与torchvision校验：

  pip install -r requirements.txt --ignore-installed torch torchvision
  

优化建议 #

• 树莓派算力有限，优先使用YOLOv5n（nano）版本模型推理，可大幅提升运行速度。
• 若推理帧率过低，可降低输入图像分辨率，关闭不必要的后台进程释放算力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者islem hammami