TX2 之tensorflow环境部署

刷机jetpack3.3

首先TX2必须是3.3版本的jetpack，因为截止目前nvidia发布的tensorflow只支持3.3版本的jetpack，刷机的具体步骤可以参考NVIDIA Jetson TX2刷机

安装cuda9.0

正常如果在刷机时选择了CUDA选项，在刷机完成之后是会自动完成CUDA的安装的，如果发现刷机后在TX2上并没有安装好cuda和cudnn，此时需要手动安装一遍。

所幸的是在刷机时，主机上有一个jetpack_download文件夹，里边有cuda和cudnn的安装文件，我们把这个文件夹拷到TX2上，然后cd进该文件夹，依次运行以下指令：

#新打开终端
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af90.pub
#cd进jetpack_download文件夹
sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-9-0-local_9.0.252-1_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.5.14-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.5.14-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-9.0

安装完之后，运行nvcc -V指令，可输出cuda的相关信息，表明安装成功，如果提示没有nvcc指令，证明没有安装成功。

安装pip3

想安装python3版本的tensorflow，所以需要用pip3来安装，而刷完机后默认是不带有pip和pip3的，因此需要自己装一下

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip

安装tensorflow

方法一

下载安装包，在官网链接中，下载whl安装包，注意要根据python选择合适的版本，我这里选择：

然后直接运行如下指令即可：

sudo pip3 install tensorflow-1.8.0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl

方法二

按照官网教程，只需要运行如下指令:

sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp33 tensorflow-gpu

如果报错缺少一些依赖，解决方法是直接安装缺的依赖：

sudo apt-get install python-dev python3-dev

安装完之后再运行上边sudo pip3 install语句即可，安装过程中要保证网络通畅，否则会报超时等错误，直接重新运行就行了。

验证

新打开一个终端，运行python3，然后导入tensorflow，不报错就表示安装成功

import tensorflow as tf
tf.__version__

卸载

卸载tensorflow也很简单，只需要一句指令：

pip3 uninstall -y tensorflow-gpu