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一、烧录系统
使用SDK烧录
二、安装archiconda3
JETSON TX2 NX的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda#xff0c;这里安装对应的archiconda。
1. 安装
wget https://github.com/Archiconda/build-tools/rel…转载一篇问题解决博客问题解决
一、烧录系统
使用SDK烧录
二、安装archiconda3
JETSON TX2 NX的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda这里安装对应的archiconda。
1. 安装
wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.shbash Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh2. 配置环境变量
sudo gedit ~/.bashrc# 在文档最后一行添加
export PATH~/archiconda3/bin:$PATH3. 创建虚拟环境
# 创建python3.6的torch1虚拟环境,注意安装python版本为3.6,这样才有对应的torch版本
conda create -n torch1 python3.6 其他相关命令来源相关命令
conda update -n base conda # update最新版本的 conda
conda create -n xxxx python3.X # 创建python3.X的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx # 开启xxxx环境
conda deactivate # 关闭环境
conda env list # 显示所有的虚拟环境
conda info -e # 显示所有的虚拟环境
conda install -c channel/path // # 下载包
conda remove --n env_name package_name # 卸载包
pip uninstall package_name # 先进入环境然后卸载包
conda remove -n env_name --all # 删除虚拟环境
conda deactivate # 退出当前conda环境
rm -rf anaconda3 # 卸载conda换源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes安装成功截图
三、安装torch和torchvision
注意cudatorchtorchvision版本对应关系以及自己jetson板子的jetpack版本。 1. 安装torch 英伟达官网下载torch:torch下载链接 这里我jetpack版本是4.6.4我下载的是torch1.8.0可以根据自己需求下载其他版本。
2. 安装torchvision torchvision下载与torch不一样jetson系统架构是aarch64的这里需要去github上下载torchvision下载链接。下载官方repo自己编译安装。
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
git clone -b v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision # 版本可以自己选择
cd torchvision
sudo python3 setup.py install也可以直接下载编译好的包进行pip安装本文也是采用这种方式。百度网盘链接 提取码zsrv 下载完成后直接pip安装
pip install torchvision-0.9.0a001dfa8e-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl3. 测试 输入python进入python命令行安装如下代码进行测试返回版本信息代表安装成功。 4. 相关问题
使用pip install安装时报错 非法指令 核心已转储我的解决方法重新安装了archiconda3的0.2.2版本然后创建虚拟环境进入虚拟环境执行sudo apt-get install python-pip和pip install --upgrade pip再重新安装torch和torchvision后解决。(这里一般是numpy包的问题,numpy包要小于1.20反复尝试后我安装的1.19.5)conda安装包一直卡在solving environment换一个源建议中科大的源或者更换为默认源。运行python代码报非法指令需要在创建的虚拟环境中输入 export OPENBLAS_CORETYPEARMV8(临时解决)
四、配置YOLOv5
先去github下载YOLOv5的源码yolov5下载链接 本文下载的是6.0版本源码内的requirements.txt文件把torch和torchvision注释了。 输入命令安装下载编译一般很慢容易误认为卡死用–verbose 进行安装命令跟踪安装过程可以显示详情。
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --verbose 安装完成截图
五、配置D435i pyrealsense2包
python调用D435i需要安装pyrealsense2包但是Jetson中不能直接pip安装因为系统核心是arrch的所以需要自己下载源码构建安装。参考文章链接1 链接2 链接3 1. 下载源码 先去github上下载源码pyrealsense2源码下载链接下载zip后解压。 解压后进入到解压后的文件夹内后续操作基于此。
cd libalsense2. 执行许可证脚本
./scripts/setup_udev_rules.sh3. 创建build文件夹并在build下进行cmake编译
mkdir build cd build # 创建build文件并进入
cmake ../ -DBUILD_PYTHON_BINDINGS:booltrue -DPYTHON_EXECUTABLE/usr/bin/python3.6 #重新编译并安
sudo make uninstall
sudo make clean
make
sudo make install编译完成之后可以在/usr/local/lib下发现编译生成的librealsense2动态库文件值得注意的是很多教程上会在python3的库包存放位置/usr/local/lib/python3.6/pyrealsense2还看到另外再生成的pyrealsense2相关的动态库文件但我们在此并没有相关库包。浏览编译的过程可以看到另外的相关动态库文件生成地址在OFF文件夹中将此路径配置到.bashrc文件中。
export PYTHONPATHSPYTHONPATH:/usr/local/lib:/usr/local/OFF4. 验证结果 source一下.bashrc文件运行python3import pyrealsense2导包看是否报错。
