Jetson tx2的tensorflow keras环境搭建
其实我一直都在想,搞算法的不仅仅是服务,我们更是要在一个平台上去实现服务,因此,在工业领域,板子是很重要的,它承载着无限的机遇和挑战,当然,我并不是特别懂一些底层的东西,但是这篇博客希望可以帮助有需要的人。
首先我们回到原点,就是jetpack 3.3刷完机后,现在要装tensorflow和keras。自然的,我们可以想到,需要
- miniconda或anaconda
- cuda和cudnn
- tensorflow
- keras
其实jetpack3.3里面已经有了python2和cuda9.0,cudnn7这些都是对应绑定的关系,如果你胡乱装肯定是不能搞的,所以问题变得简单了,就是装tensorflow和keras,当然很多没有的包就通过pip安装,miniconda、anaconda就不要考虑了。
下面正式开始:
- 安装Java
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installer
如果apt-get出现Unable to lock the administration directory的错误就
sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
sudo rm /var/lib/dpkg/lock
如果还不行,关闭终端重新打开。
- 安装其它库
sudo apt-get install zip unzip autoconf automake libtool curl zlib1g-dev maven -y
- 安装bazel
上这个网站 ,下载bazel 0.10.0,然后将其解压成bazel-dist文件夹,开始编译:
sudo chmod -R ug+rwx bazel-dist
cd bazel-dist
./compile.sh
编译完成,执行:
sudo cp output/bazel /usr/local/bin
- 创建虚拟内存
fallocate -l 8G swapfile
chmod 600 swapfile
mkswap swapfile
sudo swapon swapfile
swapon -s
- 安装tensorflow-gpu
打开项目,可以发现下图:
意思就是装tensorflow 1.10就好了,这个时候,我们用项目里面release好的版本,地址下载1.10的whl文件。然后
sudo pip install 文件名
不出意外,就装好了。可以去我之前的博客找个例子试一试。
- 安装keras
安装keras之前,一定要先把hdf5装一下,因为装的过程中会找不到hdf5,那就
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install python-h5py
然后
sudo pip install keras
不出意外,就搞定了。除此之外我们可能需要更多的python模块,比如scipy,matplotlib,sklearn等等,缺啥装啥就行了。
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