[JetsonNano] [教程] [入门系列] [三] 搭建TensorFlow环境

JetsonNano入门系列第三讲，第二讲特殊原因没有，讲解虚拟网卡TUN的 1.Miniforge&Mamba 1.安装miniforge&mamba

我们一般在PC机使用anaconda这类包管理器，但是由于jetson是arm架构CPU，所以我们要使用miniforge代替anaconda

mamba是一个基于conda的C++多线程下载器，conda只能使用单线程下载，安装mamba加快conda下载速度

 sudo apt update
 sudo apt upgrade
 sudo apt install curl #安装下载工具

 curl -L -O "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Mambaforge-pypy3-Linux-aarch64.sh"
 bash Mambaforge-pypy3-Linux-aarch64.sh

截至目前是3-4.12.0版本,python版本3.7，脚本默认安装最新版本，如果需要，前往页面修改版本

2.将pip源更换为国内清华源

 pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.新建python3.6环境

目前jetson大部分的软件包还是基于3.6版本的，为了防止莫名奇妙的错误，这里使用python3.6的环境

 conda create -n <your_env_name> python=3.6

2.安装skelarn相关组件（可选） 1.安装依赖

 sudo apt install liblapack-dev
 sudo apt install libblas-dev
 sudo apt install gfortran
 sudo apt install libpcap-dev
 sudo apt install libpq-dev

2.更新pip和构建工具setuptools

 sudo apt-get install python3-pip
 pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0

3.安装sklearn

 pip3 install scipy
 pip3 install scikit-image
 pip3 install scikit-learn

4.解决PATH&prorobuf>=3.3.0问题（如果出现）

这是安装scikit-image出现的

 pip3 install protobuf==3.3.0

修改.bashrc增加PATH

export PATH="$PATH:$HOME/.local/bin"

source .bashrc

3.安装Tensorflow 1.查看Jetpack版本

sudo apt-cache show nvidia-jetpack
#我的机器显示4.6.1

2.安装tensorflow依赖

建议去官网找到对应Jetpack版本的安装手册，不同的版本对于依赖的版本要求也不同

sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

3.安装python包依赖

可以看到，这里大部分都指定了具体版本，所以一定要在自身时间点查看对应官方的安装指导文档

pip3 install -U --no-deps numpy==1.19.4 future==0.18.2 mock==3.0.5 keras_preprocessing==1.1.2 keras_applications==1.0.8 gast==0.4.0 protobuf pybind11 cython pkgconfig
env H5PY_SETUP_REQUIRES=0 pip3 install -U h5py==3.1.0

4.解决h5py报错找不到Cython问题

1.创建链接

ln -s /usr/include/locale.h /usr/include/xlocale.h

2.移除H5PY_SETUP_REQUIRES=0命令再次安装

pip3 install h5py==3.1.0

4.开始安装tensorflow

pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461 tensorflow

这里需要说明，我们要改变安装的版本，上文我们获得jetpack为4.6.1，所以我们这里改成v461，官方文档有说明

4.验证安装

python3
>>> import tensorflow
# 如果没报错，就说明成功安装(顺便验证sklearn也安装无误)