把SSD-tensorflow移植到Jetson-TX2经验总结

最近由于项目的需要，需要把SSD-tensorflow 的代码移植到Jetson-TX2上来看看效果，结果还是不尽人意，我们测试的结果是每秒只能2帧左右，确实很慢，不过精度还是可以的。我这里把移植的过程分享出来。

首先需要装一些东西，命令如下：

由于可能pip库里面没有很多包，一般我建议采取apt-get来安装

sudo apt-get install python-pip
sudo pip install matplotlib
sudo apt-get install python-scipy
sudo pip install graphviz jupyter
sudo pip3 install --upgrade pip
sudo pip install --upgrade pip enum34

接着是安装cuda和cudnn,如果一开始刷机的时候已经装好cuda了，那就只需要装cudnn了，cudnn的安装跟桌面PC端的一样，安装过程请参考我的博客：

cudnn安装

下面是一些小技巧，用得上可以用一下：

判断cuda的存在
nvcc -V
ubuntu Linux系统简单易用的上传下载命令rz和sz
sudo apt-get install lrzsz

然后需要装opencv和tensorflow,详细教程请参考我的博客：

opencv安装教程
Tensorflow安装教程

然后把你自己的代码远程传送到tx2上，就可以像在PC端上一样运行了。