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在TX2上安装TensorFlow的脚本文件

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简介：
本简介提供了一个用于在NVIDIA Jetson TX2开发板上自动安装TensorFlow的Shell脚本。该脚本简化了复杂的安装过程，帮助用户快速配置环境进行深度学习项目开发。 这个压缩包包含了TensorFlow所依赖的一些安装文件，比如Java、Bazel等，并且包括了TensorFlow的环境配置相关的内容。

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  • 在TX2上安装TensorFlow的脚本文件
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    本简介提供了一个用于在NVIDIA Jetson TX2开发板上自动安装TensorFlow的Shell脚本。该脚本简化了复杂的安装过程，帮助用户快速配置环境进行深度学习项目开发。 这个压缩包包含了TensorFlow所依赖的一些安装文件，比如Java、Bazel等，并且包括了TensorFlow的环境配置相关的内容。
     
  • 在Jetson TX2 (aarch64架构)上安装TensorFlow 1.4.1的pip包
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    本教程详细介绍了如何在NVIDIA Jetson TX2开发板（基于aarch64架构）上通过pip工具安装特定版本的TensorFlow（1.4.1版），适合进行嵌入式AI开发的学习者和工程师参考。 在Jetson TX2（aarch64架构）下编译生成的TensorFlow 1.4.1 pip安装包是针对CUDA8.0、cuDNN6以及Python3.5环境的。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • 在TX2上安装VSCode的全过程详解
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    本文将详细介绍如何在NVIDIA Jetson TX2开发板上安装并配置Visual Studio Code（VSCode）的过程，包括必要的软件环境设置和优化技巧。 在Linux系统中，尤其是针对特定硬件架构的设备如TX2（基于Arm架构），安装软件往往需要考虑系统架构和依赖关系。本段落将详细讲解如何在TX2上安装Visual Studio Code（VS Code）。 我们需要明确的是，在不同的操作系统和硬件平台下，VS Code有不同的安装方式。对于TX2这样的Arm架构设备，我们不能简单地下载适用于Intel x86架构的版本。因此，当选择在线下载离线包时，必须确保下载的是适用于Arm64（或aarch64）架构的版本。 为了简化安装过程并避免依赖问题，推荐使用在线方式安装VS Code。在Ubuntu环境下，可以通过终端执行几条命令来完成： 1. 打开终端，并首先更新系统软件列表： ``` sudo apt update ``` 2. 添加VS Code的软件源（通过第三方源）。 3. 由于是从非官方源安装，需要导入GPG密钥以验证软件包的完整性。 4. 再次更新软件列表，确保可以看到VS Code版本信息。 5. 安装特定版本的VS Code。例如： ``` sudo apt-get install code-oss=1.28.0-1537700365 ``` 在安装过程中如果遇到依赖问题，可以尝试使用`sudo apt –fix-broken install`命令来解决。 完成以上步骤后，VS Code应该可以在TX2上运行。它提供了丰富的语言支持、代码高亮显示、智能代码补全以及调试工具等功能，是编写C、C++以及其他编程语言的理想选择。保持VS Code的更新以获取最新的特性和修复，请定期使用`sudo apt-get upgrade code-oss`命令检查并安装最新版本。 虽然在Arm架构设备上安装VS Code需要额外注意一些事项，但通过遵循上述步骤，在TX2上顺利安装和使用这一强大的代码编辑器是完全可能的。
     
  • 在Jeston TX2上重新安装Ubuntu系统
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    本教程详解了如何在Jeston TX2开发板上从零开始全新安装Ubuntu操作系统，涵盖必要的准备工作、安装步骤及注意事项。 在Jetson TX2上重新安装Ubuntu系统。新的硬件设备Jetson TX2是一个嵌入式人工智能超级计算平台，在终端上可以部署强大的人工智能计算能力，并且提供了完整的JetPack SDK软件支持。
     
  • JDK 1.8.0_151 在 Linux 上的一键安装（含脚本与文件）
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    本简介提供一个简单的方法在Linux系统上一键安装JDK 1.8.0_151，包括详细的安装脚本和相关文件说明。 在Linux系统上使用JDK 1.8.0_151的一键安装方法如下： 步骤一：创建目录并上传所有需要的安装包到 /opt/software/jdk 目录中： ```bash mkdir -p /opt/software/jdk ``` 步骤二：进入该目录，并查看文件列表以确认已成功上传所需的所有文件。 ```bash cd /opt/software/jdk/ ll ``` 步骤三：开始JDK安装过程，运行已经准备好的脚本（假设名为 jdk.sh）： ```bash sh jdk.sh ``` 以上就是使用Linux一键安装 JDK 1.8.0_151 的方法。
     
  • Mavros安装脚本文件
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    这段文档提供了一个自动化安装Mavros（机器人操作系统ROS与PX4自动驾驶仪之间通信的软件包）的脚本。通过执行此脚本，用户可以简化在不同平台上配置和设置Mavros的过程，使其更加便捷高效。 有了这个安装脚本段落件，在安装mavros的时候就不需要再进行科学上网了。将文件放入到指定的目录下即可。
     
  • 在树莓派上为Python 3.7安装TensorFlow所需的文件
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    本教程详细介绍如何在树莓派设备上为Python 3.7环境配置和安装TensorFlow库所需的所有步骤与文件。 包括h5py，numpy，grpcio，scipy，TensorFlow2.0以及python3.7.3版本，并使用pycharm作为开发环境。
     
  • 在Windows 10上安装TensorFlow的CPU版
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    本教程详细介绍如何在Windows 10操作系统中为Python环境搭建TensorFlow CPU版本，适合初学者快速入门深度学习开发。 在Windows 10环境中安装TensorFlow的CPU版本非常快速便捷。
     
  • 在Windows10上用Anaconda安装Tensorflow-gpu
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    本教程详细介绍如何在Windows 10操作系统中使用Anaconda软件包管理器来安装并配置TensorFlow-GPU版，包含环境设置及可能遇到的问题解决方案。 当在Anaconda环境中安装Tensorflow并连接清华源镜像时，默认的国外镜像地址会导致下载速度慢甚至失败。为了解决这个问题，可以使用国内清华大学提供的镜像来加速下载过程。 具体操作步骤如下：首先，在 Anaconda Prompt 中输入以下两行命令： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ``` 然后继续执行： ``` conda config --set show_channel_urls yes ```