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在Jetson TX2 (aarch64架构)上安装TensorFlow 1.4.1的pip包

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简介：
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。

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  • 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Jetson TX2上编译AArch64版的libtorch
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    本教程详细介绍如何在NVIDIA Jetson TX2开发板上从源码编译AArch64架构的PyTorch库libtorch，适用于需要在嵌入式设备上部署深度学习模型的研究者和开发者。 在深入探讨如何在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch之前，我们先了解一下基本概念。libtorch是PyTorch的一个轻量级库，它提供了C++接口，允许开发者在C++环境中构建和运行深度学习模型。PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习框架，以其动态计算图和直观API而闻名。AArch64则是ARM架构的一种64位变体，在嵌入式设备和服务器中广泛应用，包括NVIDIA的Jetson TX2开发板。 Jetson TX2是一款强大的嵌入式计算平台，适合进行AI和深度学习应用。它配备了NVIDIA Pascal GPU和一个由64位ARM Cortex-A57和A53核心组成的多核处理器，因此能够处理复杂的计算任务，如运行libtorch库。 在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch时，请遵循以下步骤： 1. **环境准备**：确保你的系统是最新的。更新操作系统到最新版本，并安装必要的依赖项，例如CMake、CUDA（如果需要GPU支持）、cuDNN以及OpenCV等。这些库和工具对于编译libtorch至关重要。 2. **获取源代码**：访问PyTorch官方网站或GitHub仓库下载libtorch的源代码。通常，你需要找到针对AArch64架构的源码分支或特定版本。 3. **配置编译**：使用CMake作为构建系统，并根据你的需求选择CPU或GPU支持以及安装路径等选项进行配置。 ```bash mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.x -DBUILD_TESTING=OFF -DCUDA_ARCH_NAME=Pascal ..pathtolibtorch-source ``` 4. **编译与安装**：配置完成后，使用`make`命令进行编译。这可能需要一段时间，取决于你的硬件性能。 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 5. **验证安装**：通过编写一个简单的C++程序来测试libtorch是否正确安装。这个程序可以加载预训练的模型并执行前向传播。 6. **优化**：为了在Jetson TX2上获得最佳性能，你可能需要进行额外的优化工作，例如调整CUDA计算能力和内存管理等参数设置。NVIDIA提供了针对Jetson平台的优化指南以充分利用硬件资源。 7. **部署和使用**：现在可以在你的C++项目中链接编译好的libtorch库并创建执行模型、预测或训练任务。 在编译AArch64版本的libtorch时可能会遇到各种问题，如依赖项不兼容等。解决这些问题通常需要查阅官方文档以及相关论坛上的信息，并适时调试编译过程以解决问题。保持耐心和对技术的理解是关键所在。 将libtorch移植到Jetson TX2这样的嵌入式平台不仅能够利用其强大的计算能力进行边缘计算，还能在资源有限的环境中实现高效的AI应用。尽管这个过程可能复杂，但一旦成功完成，将极大地扩展你的应用程序的功能潜力。
     
  • 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。
     
  • Mediapipe ARM64架构的pip安装包
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    这是一个针对ARM64架构设备优化的MediaPipe pip安装包，简化了在非x86架构硬件上部署和使用MediaPipe方案的流程。 手势识别在Jetson Nano GPU上的安装包可以直接通过pip3 install命令进行安装。这个安装包不仅适用于手势识别，也支持人脸识别等功能。特别对于手势识别而言，由于它是Google开源的项目，默认情况下并不支持Jetson Nano环境，需要自己编译和处理依赖关系，较为繁琐。而这里提供的安装包已经解决了这些问题，用户可以直接使用无需额外配置或编译。
     
  • Linux AArch64架构下的LibreOffice安装包
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    这款简介提供的是一款专为AArch64架构设备设计的Linux版LibreOffice安装包，支持在ARM架构的服务器和便携式计算设备上流畅运行办公软件套件。 在寻找Linux aarch64架构的LibreOffice安装包时，请确保选择适合您设备的版本，并按照官方文档或社区指南进行正确安装。
     
  • Hadoop aarch64 3.3.1版本在Arm架构下的安装包
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    该简介针对的是Hadoop 3.3.1版本在AArch64（ARMv8）架构上的安装部署。文档详细介绍了如何下载、配置以及启动基于Arm硬件的Hadoop集群，为用户提供了全面的指南和注意事项。 Arm架构下的hadoop-aarch64-3.3.1版本安装包适用于阿里ECS g8m云服务器，并兼容JDK11。
     
  • TensorFlow 2.3.1在ARM架构下的Jetson Nano应用
    优质
    本文章介绍了如何在基于ARM架构的Jetson Nano平台上安装和运行TensorFlow 2.3.1，并探讨了其在边缘计算中的潜在应用场景。 TensorFlow 2.3.1版本适用于ARM架构的Jetson Nano，并支持CUDA加速。在编译过程中已启用GPU支持，且与Python 3.6版本兼容。
     
  • [jetson tx2] CUDA9.0_arm
    优质
    本资源提供针对NVIDIA Jetson TX2开发板的CUDA9.0_arm版本驱动及SDK包，适用于进行高性能并行计算和机器学习应用开发。 Jetson TX2 手动安装 CUDA9.0 的步骤如下：此包为 ARM 架构，为了方便以后使用特意保存上传。安装方法是解压后运行 `sudo dpkg -i cuda-xxxx.deb` 命令来依次安装这3个包。