En la actualidad, la última versión de JetPack4.4, TensorFlow se actualiza a la versión 2.1.0, y el TensorFlow-gpu original se cambia a tensorflow ... La plataforma JetsonNano solo es compatible con Python 3.6 TensorFlow.
De Waveshare Electronics: Tutorial 6 de la serie Jetson Nano: Introducción a TensorFlow (1)
① Inicie sesión en Jetson Nano e instale la biblioteca de funciones correspondiente;
Nota: Al ingresar la segunda biblioteca de funciones relacionadas con las instrucciones, puede producirse un error debido al retraso de la red. Si existe tal fenómeno, se recomienda que desensamble las instrucciones e instale manualmente una por una
sudo apt-get update
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas -dev gfortran
②, actualice pip3;
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools
③, instale la biblioteca de dependencia de TensorFlow, la versión correspondiente al requisito, preste atención a la versión del TensorFlow correspondiente a la versión requerida de la biblioteca de dependencias (haga clic aquí Consulta), si hay una interrupción debido a un retraso en la red, se recomienda dividir las instrucciones para instalar una por una;
sudo pip3 install -U numpy1.16.1 futuro0.17.1 simulacro3.0.5 h5py2.9.0 hard_preprocessing1.0.5 keras_applications1.0.8 gast == 0.2.2 futuros protobuf pybind11
④. Descargue e instale tensorflow. A partir de 200515, actualmente para el último JetPack4.4, la versión de TensorFlow se actualiza a la versión 2.1.0 y el TensorFlow-gpu original se cambia a tensorflow. Aquí descargamos directamente la última versión. Una vez completada la descarga, puede importar tensorflow para probarlo;
sudo pip3 install --pre --no-cache-dir --extra-index-url https: // desarrollador .download.nvidia.com / compute / redist / jp / v44 tensorflow
Instalar Inicio ...
sudo pip3 install --pre --no-cache-dir --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow
Pero en la siguiente instalación, siempre falla al instalar un software dependiente scipy En el registro impreso, se puede ver que algunas bibliotecas no se han instalado. Entonces, la siguiente prioridad es resolver el problema de la biblioteca de dependencia de software de scipy, para continuar con la instalación de TemsorFlow.
lapack_opt_info:
lapack_mkl_info:
libraries mkl_rt not found in ['/usr/local/lib', '/usr/lib', '/usr/lib/aarch64-linux-gnu']
NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
libraries openblas not found in ['/usr/local/lib', '/usr/lib', '/usr/lib/aarch64-linux-gnu']
¿Qué es scipy? Algunas de sus bibliotecas dependientes se instalan de la siguiente manera:
pip3 install Cython
sudo apt-get install gfortran
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libblas-dev
También encontré algunos problemas al instalar estas bibliotecas dependientes. Liblapack-dev y libblas-dev no están disponibles, pero otro paquete las menciona. Esto puede significar que el paquete falta, ha quedado obsoleto o solo está disponible en otra fuente. . Incluso después de actualizar y actualizar varias veces, la situación sigue siendo la misma. Tuve que probar con otra fuente Actualmente, se utiliza la fuente de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China.
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libblas-dev
[sudo] password for colin:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
Package liblapack-dev is not available, but is referred to by another package.
This may mean that the package is missing, has been obsoleted, or
is only available from another source
Package libblas-dev is not available, but is referred to by another package.
This may mean that the package is missing, has been obsoleted, or
is only available from another source
E: Package 'liblapack-dev' has no installation candidate
E: Package 'libblas-dev' has no installation candidate
Cambie la fuente de actualización de software, la fuente de Wudaokou:
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
¡Yo ruge! Lib se puede encontrar.
Luego instale scipy a continuación.
Después de OK, instale TemsorFlow nuevamente.
pip3 install --pre --no-cache-dir --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow
La instalación es exitosa, pero aún puede haber algunos problemas de incompatibilidad de dependencia de paquetes. Verificación: Le recomendamos que use --use-feature = 2020-resolver para probar sus paquetes con el nuevo solucionador antes.
ERROR: After October 2020 you may experience errors when installing or updating packages. This is because pip will change the way that it resolves dependency conflicts.
We recommend you use --use-feature=2020-resolver to test your packages with the new resolver before it becomes the default.
tensorflow-gpu 2.0.0+nv19.11.tf2 requires gast==0.2.2, but you'll have gast 0.3.3 which is incompatible.
tensorflow-gpu 2.0.0+nv19.11.tf2 requires tensorboard<2.1.0,>=2.0.0, but you'll have tensorboard 2.3.0 which is incompatible.
tensorflow-gpu 2.0.0+nv19.11.tf2 requires tensorflow-estimator<2.1.0,>=2.0.0, but you'll have tensorflow-estimator 2.3.0 which is incompatible.
pip3 install --pre --no-cache-dir --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow --use-feature=2020-resolver
Agregue el parámetro --use-feature = 2020-resolver y ejecute el cmd instalado nuevamente. El propósito principal aquí es verificar en lugar de reinstalar. No toma mucho tiempo. Una vez finalizada la verificación, intente verificar la instalación de TemsorFlow y abra Python.
imort tensorflow
print(tf.__version__)
Referencia del tutorial de instalación:
https://www.waveshare.net/study/article-889-1.html