透過 nVidia Jetson Orin Nano 裝置事先安裝的 Python 及 CUDA 環境，我們可以再安裝 PyTorch 的 Python 程式庫，來進行許多機器學習以及人工智慧程式在 GPU 上運算的開發及研究。
- 安裝 PyTorch 程式庫
在 Jetson Platform 上安裝 PyTorch 最簡單的方法就是使用輝達提供的 ‘JetPack’套裝元件；在我的經驗上，JetPack 5.1 是穩定可操作的版本。首先，先取得這個版本的 wheel 檔，如下：
sudo apt-get update這時候，會在 linux 的使用者根目錄上看到這個 wheel 檔。建議把這個檔案保留下來，之後在建立各個專案的虛擬工作目錄時都會用到。
wget https://nvidia.box.com/shared/static/1v2cc4ro6zvsbu0p8h6qcuaqco1qcsif.whl -o torch-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_aarch64.
然後我們使用以下安裝的指令就可以完成安裝。
sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev # skip libopenmpi-dev for PyTorch >= 1.12
pip install torch-2.0.0+nv23.05-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
最後用 python 檢查一下，是否安裝成功；就大功告成了。
python
>>>import torch
>>>print(torch.cuda.is_available())
