在輝達 nVidia Jetson Nano 上建立 Python 虛擬環境

在研究或教學的程式開程的過程中，常常需要使用不同版本的程式庫，為了避免不同程式庫之間的衝突，減少開發者之間的溝通困擾，以及加速系統建置或除錯的流程；在業界系統開發上，都會先建立好開發者專屬的虛擬環境。

• 安裝虛擬環境工具

Python/CUDA 在開發過程中，提供了很好的虛擬環境工具「venv」；首先我們先安裝這個工具。

sudo apt install python3-venv

• 建立虛擬環境

接下來，在工作目錄下使用下面的指令建立新的目錄，例如叫作「Vocus-env」，同時也是之後工作時所使用的虛擬目錄。

python3 -m venv Vocus-env

這時候會有一個新的目錄「Vocus-env」產生；我們再進入這個目錄，啟動虛擬環境。

cd Vocus-env
source bin/activate

可以檢查一下，目前是否有安裝那些 python library。

pip list

接下來，可以先安裝一下常用的 library

pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib

然後，為了不重複安裝 PyTorch library，我們可以編輯「pyvenv.cfg」這個檔案

vi pyvenv.cfg

把參數「include-system-site-packages」的數值改掉。

include-system-site-packages=true

這時候再看一次 library list，就可以看到 PyTorch library 「torch」已經被包含進來了。

pip list

• 使用 Jupyter 遠端切換核心

一旦虛擬環境建立起來，接下來我們要安裝 Jupyter kernel 方便我們遠端透過 Jupyter Notebook 來切換不同的虛擬環境。首先，在虛擬環境執行的狀態下，先安裝 Jupyter kernel。

pip3 install ipykernel

然後，把虛擬環境加入；例如，命名現在的環境為「Vocus-env」核心。

ipython kernel install —-user —-name=“Vocus-env”

然後檢查一下目前的 kernel 是否有加入。

jupyter kernelspec list

如果有錯想要移除，可以用以下指令

jupyter kernelspec remove <kernel-name>

• 離開虛擬環境

最後，再離開剛剛建立的虛擬環境。

deactivate

這時候，我們再達端連上 Jupyter Notebook，就可以看到多了一個「Vocus-env」kernel 可以選擇。