...刷机教程及踩坑记录(Jetpack3.3,python2.7,torch1.2,torchvision...

发布网友 发布时间：2024-10-23 22:11

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热心网友 时间：2024-11-01 19:56

本文提供了一步一步详细说明如何使用自带系统搭建深度学习环境，并且尝试使用Jetpack 3.3刷机的过程。尽管遇到了一些困难，但提供了可行的解决方案，供有需要的读者参考。

搭建深度学习环境步骤如下：

安装cuda8.0：使用包含cuda-repo-l4t-8-0-local_8.0.84-1_arm.deb安装包的链接。

配置环境：更改权限，使用jetpack的脚本文件cuda-l4t.sh安装cuda。

安装cudnn6.0.21：下载并解压安装包。

设置默认python：管理alternatives列表，选择python2版本。

安装pip：验证版本并升级。

安装torch1.0：下载对应的torch安装包并安装。

安装torchvision 0.2.2：通过pip安装或使用特定命令。

安装其他工具包：参考Jetson Packages Family网站。

使用Jetpack 3.3刷机步骤如下：

虚拟机安装Ubuntu 16.04：下载和安装虚拟机及Ubuntu系统。

网络设置：桥接模式连接物理网络。

换源：修改Ubuntu源为国内源，提高效率。

下载和安装jetpack 3.3：从官网下载安装包，并在虚拟机上运行。

刷机过程：设置网络，连接TX2，进入恢复模式，开始刷机操作。

检查刷机结果：运行多媒体sample和海动图sample。

遇到的问题和解决：

ImportError：libcudart.so.10.0：查找解决方法，确认需要更新cuda版本。

安装cuda9.0失败：尝试使用不同命令，解决GPG key问题，但未成功。

总体而言，本文详细描述了在Jetson TX2上搭建深度学习环境和刷机的具体步骤，以及在过程中遇到的常见问题和解决方案。对于寻求在Jetson平台上进行深度学习项目开发的读者来说，可以作为参考和指南。