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：

Jetson tx2的tensorflow keras环境搭建

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。