问题标签 [nvidia-jetson]

我目前正在尝试在Nvidia 的 Jetson Tegra TX1（运行 Ubuntu 16.04）上运行TensorFlow 。 在通常的 Ubuntu 16.04 上，TensorFlow 的安装就像. 但是由于 TX1 的（又名）硬件架构，这在 TX1 上是不可能的。 我设法安装了 TensorFlow 的预构建轮文件，但我只发现了一些过时的版本：
pip install tensorflowarm64aarch64

• 这个pip 包tensorflow-aarch64只提供 v1.2
• JetsonHacks 的这篇文章提供了 v1.3
• 这个lherman-cs/tensorflow-aarch64 github repo提供 v1.4

我正在寻找的是可以安装的更新版本的 TensorFlow。有没有人有这方面的信息？

（我也尝试从源代码构建，但在几个错误中失败并且需要几个小时）

我是 Digits 和 TX2 的新手。我正在尝试使用以下教程创建对象检测模型：https ://github.com/dusty-nv/jetson-inference

我成功创建了数据集。问题出在模型上

在创建模型时，我收到以下错误。

左边的作业目录信息为：

服务器上的错误是

我不知道如何释放内存，因为我在作业目录中有超过 2 GB 的可用空间。请帮我。提前致谢。

编辑2

好的，到目前为止，我已经尝试过使用 python3.5 -tf 1.10 和 python 2.7 tf 1.10

我仍然收到此错误

有没有人尝试过在 TX2 上进行训练，或者仅针对我的情况而我做错了什么？

原来的

尝试在 Jetson TX2 上的 mobilenet ssd 上进行训练（我知道这不是为了 taining，但我没有更好的选择）遵循这些指南

https://towardsdatascience.com/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_locally.md

训练在我的笔记本电脑（CPU）上运行良好，但我的 TX2 上出现以下错误

注意：使用预编译的轮子安装 tensorflow protobuf 编译器出现错误，已通过删除此行来解决 reserved 6；（第 104 行）在 ssd.proto on object_detection/protos 文件夹中我在这里找到了这个解决方案，但我找不到链接

这是开始训练的脚本

笔记本电脑 TF 版本 1.10.0

Jetson TX2 tf 版本 1.6.0-rc1

我是 Ubuntu 和 Tensorflow 的新手，所以请放轻松 :)

谢谢

编辑： _apply_op_helper 中的第 546 行似乎是某种错误处理行。我尝试通过以下编辑修复此错误。添加了这些。在 /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py 在定义语句之后将这些添加到第 236 行

这创建了一些其他错误消息，可以通过将 /home/nvidia/tensorflow/models/research/object_detection/matchers/argmax_matcher.py 行 203-204 编辑到这些来解决

但我仍然收到错误

而这个不在我的范围内

我认为存在巨大的兼容性问题，我将只安装 tf 1.1，但我对新想法持开放态度

我现在正在尝试修复此错误几天，但没有任何进展。我想使用 OpenCV 和 GStreamer 访问我的 Nvidia Jetson Tx2 的相机。

（java：7468）：GStreamer-CRITICAL **：gst_element_get_state：断言'GST_IS_ELEMENT（元素）'失败

这条管道运行良好，但是当我几天前启动我的 Jetson 时，它给了我这个错误。也许是因为我更新了一些东西……我不知道

信息

• 英伟达 Jetson TX2

• Ubuntu 16.04

• OpenCV 3.4.2

• Java 1.8

• 已安装 GStreamer + 插件

试图重建 OpenCV 但没有任何帮助

有谁知道如何解决这个问题？

我在 Jetson TX2 上使用 OpenCV_Extra 构建了 OpenCV 3.3.1，如下所示，禁用了 CUDA：

并运行 OpenCV 测试脚本，在“Calib3d_Affine3f.accuracy”和“match_bestOf2Nearest.bestOf2Nearest”测试中发现两个测试失败，如下所示：

我尝试了具有不同 GCC 版本的基于 Ubuntu 16.04 的映像和基于 Ubuntu 18.04 的映像。以下是我的发现的总结：

• 每当工具链基于 gcc-7 时，在具有不同图像的不同平台上观察到“Calib3d_Affine3f.accuracy”的 OpenCV 测试失败。并且在任何平台+镜像组合中，当使用 gcc < 7（即低于版本 7，如 gcc-6.4.0）时，此测试始终通过。

• 'match_bestOf2Nearest.bestOf2Nearest' 上的 OpenCV 测试失败一直被观察到，无论使用什么图像和任何版本的 gcc。

我的观察是'Calib3d_Affine3f.accuracy'测试的失败是因为测试脚本将预期值和实际值与等号（即==）进行比较，这是为了比较确切的值，而不是假设浮动有任何变化- 不同平台上不同编译器的点操作。gcc < 7，浮点比较测试通过，但 gcc-7 失败，因为两个浮点值略有不同，如 1e-17。

问题：

• IEEE 浮点规范是否要求跨架构的精度？
• OpenCV 测试脚本中的比较方法（即，精确值比较而不是与可容忍的余量比较）对于 IEEE 规范中的浮点值是否是典型的？
• 为什么使用 gcc-7 与 gcc < 7 时的浮点精度行为会有所不同？
• 如何使测试通过 gcc-7 并继续前进？

'match_bestOf2Nearest.bestOf2Nearest' 的第二个失败案例也与某些 OpenCV 函数中浮点运算的精度处理有关。我发现 OpenCV 函数有时会在内部转换 CV_32F 和 CV_64F 之间的值。假设 CV_32F 格式足以处理精度，这无关紧要。对于这种情况，测试脚本将预期值和实际值与 epsilon 等可容忍的余量进行比较（而不是精确值相等测试）。观察结果是测试失败取决于函数中提供的随机种子，这意味着预定义的 epsilon 不够大，或者我们 CPU 上的浮点运算的可变性大于 OpenCV 测试脚本中假设的可变性。

问题：

• 是否有与 Jetson-TX2 上的 CPU 架构特定特性相关的任何内容？那会是什么？
• 如何解决这个问题？

如果您能与我分享您的智慧，那就太好了！

我正在尝试本教程，但我遇到了一些编译错误。谁能给我一些建议，好吗？

我的环境是...

• Ubuntu 16.04
• 杰森TX2
• 架构 aarch64
• 喷气背包 3.2
• CUDA 9.0
• cuDNN 7.0.5

我做了以下命令：

错误是......

我能够在 Xavier 上打开实时摄像机流的唯一方法是从控制台启动 gstreamer

当我在 python 或 c++ 中尝试任何视频捕获命令时，我不断收到有关“相机无法打开”或“视频流类型错误”的错误，我在 opencv 4、3.4、3.3 中尝试过这个，但无济于事。

我不认为我的 opencv 构建是这样配置的，但可能是 xavier 相机捕获必须实例化的一种方式。使用 tx2 开发套件相机进行实时视频捕获的任何类型的示例 python 实现都会非常有帮助吗？

谢谢

我正在尝试从此处的 nvidia 存储库运行教程代码。 以下是我的 Jetson TX2 上的控制台 imagenet 程序发生的情况：

我没有在 Jetson 板上安装 Caffe，因为教程明确指出不需要它。如果 TRT 可以正确缓存，我不确定是否会修复空权重错误。有任何想法吗？

• 蟒蛇 2.7
• 库达 9.0
• 张量RT 4.0

我在这里问了一个类似的问题：Embedded - GPIO Key does not register但我想退后一步，只关注该问题的一部分。

我的主板已经内置了 3 个 gpio 键：电源、增大音量和减小音量。当调用 cat /sys/kernel/debug/gpio 时，它们会按预期显示在 GPIO 256-319、platform/c2f0000.gpio、tegra-gpio-aon: 下。当在我的 dts 文件中创建一个新的 gpio-key 节点时，无论节点中有什么，按钮都不再显示在 /sys/kernel/degub/gpio 中，而是位于 /proc/device-tree/gpio-键。

如果我称我的节点不同，按钮不会消失，即使新节点与 gpio-key 兼容。我应该能够通过从基本 dtsi 继承来向节点添加属性。为什么我对 gpio-key 的添加似乎禁用了其他键？

我正在尝试在 NVIDIA Jetson TX2 上运行 OpenMPI 代码。但是当我运行时出现 OPAL 错误mpiexec。

编译说明：

执行错误信息：

我使用以下说明安装了 OpenMPI 3.1.2 版：

我还根据此链接$PATH中的说明相应地设置了我和我的变量$LD_LIBRARY_PATH

我能够在我的笔记本电脑（Intel i7）上成功执行该程序。在查找错误后，我发现一些链接建议我重新安装 OpenMPI。我曾多次尝试这样做（包括重新下载库），但均未成功。

任何帮助将不胜感激！

编辑

我尝试按照评论中的要求运行以下最小代码（main.cpp）：

为了编译它，我重新运行了前面的命令并得到了同样的错误：

但是如果我用mpic++它编译它就可以运行得很好。