Jetson TX2上的demo 一.快速傅里叶-海动图 sample The CUDA samples directory is copied to the home directory on the device by JetPack. The built binaries are in the following directory: /home/ubuntu/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/bin/armv7l/linux/release/gnueabihf…

参考文章:How to Capture Camera Video and Do Caffe Inferencing with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 上篇博客:在Jetson TX2上捕获.显示摄像头视频 介绍了一个脚本 tegra-cam.py.主要是在Jetson TX2上显示三种摄像头捕获的视频.本节将对脚本进行扩展,使用caffe分类模型对摄像头视频进行演示. 主要的测试环境:python3和Jetso…

参考文章:How to Capture and Display Camera Video with Python on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 在Jetson TX2捕获和显示摄像头视频,包括IP CAM(网络摄像头).USB webcam和板载摄像头.代码应该也适用于Jetson TX1 先决条件 带有GStreamer和python支持的OpenCV构建并安装在Jetson TX2,我使用的是OpenCV-3.4.0和pyth…

caffe是Nvidia TensorRT最支持的深度学习框架,因此在Jetson TX2上安装caffe很有必要.顺便说一句,下面的安装是支持python3的. 先决条件 在Jetson TX2上完成JetPack-3.1的安装. 构建并安装OpenCV-3.4.0,并确保其在python3下正常工作.参考:在Jetson TX2上安装OpenCV(3.4.0) 安装步骤 安装依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev lib…

参考文章:How to Install OpenCV (3.4.0) on Jetson TX2 与参考文章大部分都是相似的,如果不习惯看英文,可以看看我下面的描述 在我们使用python3进行编程时,import cv2不起作用.由于预先安装的opencv是与python2.7绑定的,如果想在python3环境下使用,我们需要重新编译opencv 先决条件 已经在Jetson TX2上安装了JetPack-3.3(或JetPack-3.2.1或JetPack-3.1) 安装步骤 首先清理旧的o…

Jetson TX2安装tensorflow 大致分为两步: 一.划分虚拟内存 原因:Jetson TX2自带8G内存这个内存空间在安装tensorflow编译过程中会出现内存溢出引发的安装进程奔溃 1. 创建8G大小的swapfile fallocate -l 8G swapfile 2. 更改swapfile的权限 chmod 600 swapfile 3. 创建swap区 mkswap swapfile 4. 激活swap区 sudo swapon swapfile 5. 确认swap区在…

Jetson TX2 刷机教程(JetPack3.3版本) 参考网站:https://blog.csdn.net/long19960208/article/details/81538997 版权声明:本文为博主原创文章,转载需标注来源. https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/82153931Jetson TX2 挂载硬盘 : https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/82228350J…

未经允许,不得擅自改动和转载 文 | 阿小庆 2018-1-20 本文继第一篇文章:01-NVIDIA Jetson TX2开箱上电显示界面 TX2 出厂时,已经自带了 Ubuntu 16.04 系统,可以直接启动.但一般我们会选择刷机,目的是更新到最新的 JetPack L4T,并自动安装最新的驱动.CUDA Toolkit.cuDNN.TensorRT. 刷机注意以下几点: 开发板刷机过程全程联网 除了Jetson TX2之外,您还需要另一台带有Intel或AMD x86处理器的台式机或笔记…

Jetson Tegra系统的应用涵盖越来越广,相应用户对性能和功耗的要求也呈现多样化.为此NVIDIA提供一种新的命令行工具,可以方便地让用户配置CPU状态,以最大限度地提高不同场景下的性能和能耗. 记住,Jetson TX2由一个GPU和一个CPU集群组成. CPU集群由双核丹佛2处理器和四核ARM Cortex-A57组成,通过高性能互连架构连接. 拥有6个CPU核心和一个GPU,您可以不必自行运行所有性能/功耗来测试最佳的运行状态,因为NVIDIA的新的命令工具Nvpmodel,提供了5…

参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放…