jetson nano 安装 tensorflow
jetson nano 安装 tensorflow
(1)使用 jtop 查看 Jetpack 版本号
刷新 apt 存储库索引
$ sudo apt-get update
使用 apt-get 安装 pip3
$ sudo apt-get install python3-pip
使用 pip3 安装 jtop,jtop 是一个用于监测和控制 NVIDIA Jetson 系列产品的软件,虽然在终端运行,但是界面做的非常漂亮。你可以用它监测 CPU, GPU, 风扇等的运行情况。
jtop 的 github 链接: https://github.com/rbonghi/jetson_stats
$ sudo -H pip3 install -U jetson-stats
启动 jtop,如果不成功的话可能需要重启
$ jtop
按数字键 1~6 可以跳转到不同的控制界面,按 q 退出
在界面 6 [INFO] 一栏可以看到 Jetpack 版本信息,我的机器是 4.5.1 版本的
或者使用 jetosn_release
指令也可以查看机器信息:
$ jetson_release -v
同样可以看到,Jetpack 是 4.5.1 版本的。
(2)从官网下载并安装 Tensorflow
NVIDIA 在 Jetson Nano 上安装 Tensorflow 的官方教程网址为: Official TensorFlow for Jetson Nano! - Jetson & Embedded Systems / Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums
因为我已经确认了我的机器上的 Jetpack 为 4.5 版本的,所以我按照第一部分即(Python 3.6 + Jetpack 4.5)下面的教程操作,依次输入以下指令(建议直接去官网上找,因为具体内容可能随着时间会不断更新):
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0
sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.18.2 mock==3.0.5 h5py==2.10.0 keras_preprocessing==1.1.1 keras_applications==1.0.8 gast==0.2.2 futures protobuf pybind11
# TF-2.x
$ sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v45 tensorflow
# TF-1.15
$ sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v45 ‘tensorflow<2’
后两步可能比较慢,耐心等待。我没有更换 pip3 的源也都下载安装成功了,如果因为网络原因失败了的话也可以换一下 pip3 的源再尝试。
(3)检查安装是否成功
进入 python 交互环境:
$ python3
尝试 import tensorflow:
>>> import tensorflow as tf
查看版本:
>>> tf.__version__
出现以下界面表示成功
(4)可能遇到的问题及解决方法
我遇到了 import tensorflow
指令不成功的错误,报错 Illegal instruction(core dumped)
,import numpy
也是一样的报错,而且重启、重装系统问题依旧。
解决方法:打开 ~/.bashrc
文件,在末尾添加一行 export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8
此时再按照上一步检验 tensorflow 版本,就没有问题了。
(5)参考文章
[1] Jetson Nano 入门教程3 - 必备软件安装Pytorch TensorFlow - 知乎 (zhihu.com)
[3] 解决英伟达Jetson平台使用Python时的出现“Illegal instruction(cpre dumped)”错误_简明AI工作室-CSDN博客