Jetson tx2 安装jetpack"/>
Jetson tx2 安装jetpack
1.刷机前的准备(写在前面的话)
装有Ubuntu16.04或者Ubuntu18.04的电脑,这里说的电脑可以是台式机也可以是笔记本与TX2区分开来。(电脑是16.04或者18.04无所谓,这并不会影响到TX所要刷出来的系统,决定TX2是16.04还是18.04的是JetPack的版本,JetPack4.x及其以上是Ubuntu18的系统,JetPack3.x为Ubuntu16系统)
坑1:电脑最好选用一个干净的系统,这里所谓的“干净”是指系统中之前最好没有安装过Nvidia其他的东西,由于博主之前用Tensorflow的时候装过Cuda之类的东西,在刷机的过程中遇到过一些莫名奇妙的问题,所以最好的解决办法就是装一个虚拟机,用完即删,使用虚拟机也会有很多问题,为不影响文章的结构具体的内容请看避坑章节。
下载JetPack3.x (JetPack3.x版本的安装步骤相差无几),提供两种下载方式:
有一个国外的的英文刷机视频,我感觉作用不大,大家可以选择性的观看。.html
从官网下载,下载地址为:
选择点击JetPack3.3进入
然后Downloads Ubuntu(64-bit),这几个文件都不到,30M多点儿不要还怕。
官网下载需要注册个账号(并不复杂),如果嫌麻烦可以从百度网盘下载,我这里提供JetPack3.3/3.2.1版本。链接:百度网盘 请输入提取码
提取码:wcxh
2.把刚下载的JetPack软件包拷贝到虚拟机中,方法很多:比如U盘拷贝、右键下载,官网下载等等。
找到JetPack所在的位置打开终端(Ctrl + Alt + T)
首先更改执行权限:
chmod +x ./JetPack-L4T-3.3-linux-x64_b39.run
1
接着进行安装:
./JetPack-L4T-3.3-linux-x64_b39.run
1
步骤2到这一步这样就可以,后面的内容可以直接不看,只作为讨论,但是很多博主是这样写的:
sudo ./JetPack-L4T-3.3-linux-x64_b39.run
1
这个sudo权限真的没有必要,执行之后会报错如下图
还有路径不能有空格等
弹出这个界面,其实一路next就可以
Yes/No随意,类似于用户体验。
一直next到这里,建议全部安装
选择 Accept All,继续next。建议全部安装
输入你虚拟机的root密码,继续即可
开始下载,时间视网速而定,我用了半个小时左右。在下载的过程中可能会提示error下载失败,不要慌点击next,会自动给你重新下载,直到所有的下载完成。
等待下载完成之后,继续next。
TX2提供两种刷机的方式,开发板刷机过程中需要全程联网,所以这个时候你家可千万别断网哦!第一种是有线刷机,第二种是无线刷机。很多博主都采用第一种刷机方式,并提示没有用第二种刷机成功过。所以我也是采用的第一种刷机方式。
此时,你需要具备两根网线,一个路由器。此时用网线分别将TX2和你的电脑接入到同一个路由器下。没有路由器就只能刷进去一个系统,剩下一些安装包可以手动安装。
打开TX2的终端,输入以下命令,获取到TX2的IP地址:
ifconfig
- 1
获取到TX2的地址后,在电脑上ping一下,看看是否能够ping通。
ping 192.168.1.101 //这儿的地址是你上一步ifconig得到的
然后
此时弹出一个界面,接下来要有一些手动的操作
概括来说:此时,将TX2断电,并将TX2开发板的 microUSB 和主机相连,然后再将TX2上电开机,紧接着按下TX2的RECOVERY按键不松手,接着按下RESET按键并松手2秒后再松开RECOVERY按键,此时开发板处于强制恢复模式。一定要按顺序来。实物具体图太简单,自己脑补。上面是TX2的接口图。
完成以上步骤后,打开一个新的终端,输入lsusb命令:lsusb
如果可以看的一些列表,并发现其中有Nvidia Corp就证明链接成功可以进行操作
在完成以上步骤并没有错误后,在第一个终端post installation界面中按下回车键,变开始刷机。
- 如果板子网络ip获取不到,没有路由器的情况,这时候系统已经刷好,只是没有安装一些安装包,在jetson_download这个文件夹里面
把文件拷贝出来,传到jetson tx2里面,单独进行安装。
安装时候并非一个个安装即可使用,涉及到许多依赖项相关,因此,我提供了相关的安装顺序。这里我没安装visionworks和Tegra_Multimedia这类扩展库,之前测试过,在640*480相关的图像上,没有效率提升,但在下面的安装顺序结束之后,直接安装即可,应该不会出现依赖的问题了。
不同版本包有所不同,安装顺序大同小异。
下面提供安装顺序,因为都是deb包,使用dpkg -i 即可安装:
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af90.pub(没有先执行第二条安装指令)
//cd进入jetpack_download文件夹
sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-9-0-local_9.0.252-1_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.5.14-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.5.14-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-9.0
这时候需要安装些依赖项,进入文件夹/var/cuda-repo-10-0-local-10.0.166*,安装:
cuda-license-10-0_10.0.166-1_arm64.deb
cuda-cublas-10-0_10.0.166-1_arm64.deb
cuda-cublas-dev-10-0_10.0.166-1_arm64.deb
文件夹/var/cuda-repo-10-0-local-10.0.166*,这个文件夹还有许多deb包,涉及到依赖关系时候再安装,切记,遇到cuda相关依赖项,先从这个文件夹找,多数问题都能解决。
执行 sudo apt-get install cuda-toolkit-10-0 可以全部安装这里的包
回到之前的TX2的安装包路径,继续安装一下文件:
libnvinfer5_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
libnvinfer-dev_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
libnvinfer-samples_5.0.6-1+cuda10.0_all.deb
tensorrt_5.0.6.3-1+cuda10.0_arm64.deb
uff-converter-tf_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
python-libnvinfer_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
python-libnvinfer-dev_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
python3-libnvinfer_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
python3-libnvinfer-dev_5.0.6-1+cuda10.0_arm64.deb
这里需要修复依赖项,才能安装libtbb以供opencv使用:
sudo apt --fix-broken install
sudo apt-get install libtbb2
sudo apt-get install ffmpeg
Sudo apt-get -f install (恢复依赖)
剩下继续安装即可:
libopencv_3.3.1-2-g31ccdfe11_arm64.deb
libopencv-dev_3.3.1-2-g31ccdfe11_arm64.deb
libopencv-python_3.3.1-2-g31ccdfe11_arm64.deb
至此,TX2所需的必须库以安装完成,其他的包安装类似,出现安装问题是依赖问题,先装依赖文件就可以了。
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输入nvcc -V无反应。说明没有安装nvcc这个包(可以找到有个包叫cuda-nvcc-xxxxx),在文件夹/var/cuda-repo-10-0-local-10.0.166*里面安装。
或者是没有添加环境变量:
su root
vi ~/.bashrc
# 在文件末尾添加环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
# wq! 保存退出
# 更新配置文件
source ~/.bashrc
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参考:(37条消息) TX2刷机教程,超详细,避坑教程(亲测有效,所有步骤亲自测试)_NSSC_K的博客-CSDN博客_tx2刷机
(37条消息) Jetson TX2 手动安装cuda opencv cudnn等文件与Jetpack 4.2、4.4下载地址_小玺大大-CSDN博客_tx2 安装cuda=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164680166816781683944846%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164680166816781683944846&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-100803353.pc_search_result_cache&utm_term=jetson+tx2%E6%89%8B%E5%8A%A8%E5%AE%89%E8%A3%85cuda&spm=1018.2226.3001.4187
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