jetson nano安装步骤以及部分常见错误.doc

在本文中，我们将详细介绍如何在Jetson Nano上安装TensorFlow GPU版本，以及在安装过程中可能遇到的一些常见错误和解决方法。确保你的Jetson Nano已经更新到最新版本，这是通过执行以下两个命令来完成的： ```shell sudo apt-get update sudo apt-get full-upgrade ``` 接下来，我们需要验证CUDA是否已经安装。Jetson Nano通常预装了CUDA 10.0，但你需要将其路径添加到环境变量中，以便系统能够识别。你可以使用gedit或vim编辑`.bashrc`文件： ```shell sudo gedit ~/.bashrc ``` 在文件末尾添加以下行： ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH ``` 保存并退出，然后执行： ```shell source ~/.bashrc ``` 为了确认CUDA安装成功，你可以运行`nvcc -V`，它应显示CUDA版本号。 对于cuDNN，Jetson Nano也预装了它。你可以通过运行cuDNN的示例程序`mnistCUDNN`来验证它的功能： ```shell cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN sudo make sudo chmod a+x mnistCUDNN ./mnistCUDNN ``` 现在我们开始安装TensorFlow GPU版。确保pip已经安装并升级到最新版本： ```shell sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3 -m pip install --upgrade pip ``` 可能需要修改pip3文件以解决某些包的安装问题，但如果有问题，可以恢复原状。检查pip3版本以确保修改成功： ```shell pip3 -V ``` 接着，安装科学计算所需的库： ```shell sudo apt-get install python3-scipy python3-pandas python3-sklearn ``` 注意，numpy和matplotlib通常在安装这些包时会自动安装。接下来，安装TensorFlow GPU版之前，确保CUDA已经正常工作。然后，安装必要的包： ```shell sudo apt-get install python3-pip libhdf5-serial-dev hdf5-tools ``` 使用以下命令安装TensorFlow GPU 1.13.1+nv19.3： ```shell pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.3 --user ``` 安装完成后，通过Python3检查Keras是否成功安装，并确认其使用TensorFlow作为后端： ```shell python3 import keras ``` 如果看到提示“using TensorFlow backend”，则表示Keras已成功安装并与TensorFlow集成。 在整个安装过程中，可能会遇到各种问题，如网络连接问题、依赖冲突或版本不兼容等。如果遇到这些问题，你可以尝试更换pip源、手动下载并安装缺失的依赖项，或者查阅官方文档和社区论坛寻找解决方案。 安装TensorFlow GPU在Jetson Nano上需要细心操作，确保每个步骤都正确无误。一旦安装完成，你就可以在Jetson Nano上运行TensorFlow驱动的深度学习应用了。