jetson nx 安装环境之坑
本来各种手动安装已经完成到tensorrt又是各种没对应, 而且engine模型在x86上转换完的在arm上也不能使用,先讲一下直接arm安装吧 docker的还没来及试验~~
1. 用sdkmanager安装ai环境
挺省事简单 也很快 安装到第3步可以暂停然后拔出,nvidia 容器及以下没实验过用处
jetpack4.6.2 对应 tensorrt8.2.1
先安装基础系统 - 然后连显示器 -初始化系统设置用户名密码-设置ip连上wifi或网线记住ip
在安装各种sdkcuda等 - 需要联网 之前的用户名密码和ip就有用了- 会弹框输入ip 用户名密码信息
安装的opencv没使用cuda编译
最后cuda cudnn valukan visionworks vpi 等轻松按上
2.自行指定版本安装
各种坑 jetpack4.6.2 安装pytorch 时各种依赖不对 还要先删 有的pip也安装失败
安装opencv4以上并使用cuda 3小时左右,而且opencv不能pip安装需要自行编译然后++和py的都有了
tensorrt 自行安装8.0.3.4 - 官网的版本都不太对应上 7/8 都对应的cuda11
最后官网下tensorrt代码编译安装 wts导engine模型时报错
报错1: libnvmedia.so 没有网上还查不到
3.貌似官网是有docker镜像的
docker是预装的还挺好,但直接用docker跑不知道性能损耗多少,据别人说损耗也没这么大
地址 https://catalog.ngc.nvidia.com/containers
Query里填入jetson就可以选取自己需要的镜像了。
以镜像NVIDIA L4T PyTorch为例：
拉取镜像（可选择需要的pytorch和torchvision版本的镜像）：
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.7-py3
开启一个容器：
sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.7-py3
注意，若一个容器需要多次开启，最好上述命令不要带--rm，因为下次开启的时候传到里面的文件会被删除了。个人感觉最好是把文件夹通过-v挂载上去，需要注意的是：挂载的文件夹在外部如何改变，容器里面会相应改变；在容器里面对挂载的文件夹做改变，外部也会相应改变。这个就是docker基础了相信都会.
命令：
sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host -v /home/xx:/location/in/container nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.7-py
或
sudo docker run -it -name xx --runtime nvidia --network host -v /home/xx:/location/in/container nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.7-py
最好还是起个名字~~
然后安装opencv-4.1.1, 注意opencv不能pip安装
(1). updating the packages:
apt update
apt install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libswscale-dev libtbb2 libtbb-dev
apt install -y python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy
apt install -y curl
(2). install video & image formats:
apt install -y libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev
apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev
apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
apt install -y libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp libdc1394-22-dev
///注意这一步也很闹心了,直接arm安装的时候各种装不了其实已经有新版本了,还要在删了很烦
(3). download opencv & contribs modules:
curl -L https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.1.zip -o opencv-4.1.1.zip
curl -L https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.1.zip -o opencv_contrib-4.1.1.zip
(4). unzipping packages:
apt-get install unzip
unzip opencv-4.1.1.zip
unzip opencv_contrib-4.1.1.zip
cd opencv-4.1.1/
(5). create directory:
apt-get install mkdir
mkdir release
cd release
(6). build opencv using Cmake:
cmake -D WITH_CUDA=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.1.1/modules \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D BUILD_opencv_python2=ON \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4( 注意之间可能又会少点什么~ -j4或j几可以不要,要不错误很乱看不见都 )
make install
完事
docker的 大伙谁用过也交流一下哈~~ 还有dockerfile欢迎分享哦...
whaosoft aiot http://143ai.com
未完待续....