本次环境为ubuntu 20.04 ，首先创建conda 虚拟环境

1. conda create -n grasp_env python =3.8
    
2. 查看当前板子的cude版本，一般安装系统时候已经安装了cuda 及cudann
   
   nvcc -V
3. 由于nvidia 单独支持jetson板子的pytorch，所以需要在nvidia 官网下载对应的pytorch版本，pytorch版本对应 JetPack 版本 ，所以首先查看jetpack版本
    
   首先安装jtop，通过jtop查看 JetPack 版本
   
   
   然后根据版本查找对应的pytorch版本，网站如下：
   查找pytorch版本
   
   
   点击即可下载
4. 在 1 当中的虚拟环境下安装 下载好的pytorch及相关依赖

   sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
    pip3 install Cython
    pip3 install numpy 
    pip install torch-2.0.0+nv23.05-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

5. 最后验证pytorch是否安装成功

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    torch.backends.cudnn.version()
    import torchvision
    print(torchvision.__version__)

6. 下载及安装相关graspnet依赖
   1 下载graspnet 源码
   GitHub - graspnet/graspnet-baseline: Baseline model for "GraspNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for General Object Grasping" (CVPR 2020)
   
   由于pytorch版本导致的相关问题解决方案
   pytorch 版本问题