avant-propos
La solution pour que jetson ne puisse pas installer cuda, cudnn, tensorrt séparément est beaucoup plus simple que de télécharger le gestionnaire de SDK et de flasher la machine.Cette
méthode consiste à télécharger directement le package deb et à l'installer.Le site Web d'installation du package deb
est https://repo. download.nvidia.com/jetson/
Installez cuda séparément
1
sudo apt-get install cuda-toolkit-10-2
2
Une fois l'installation terminée, copiez ce qui suit à la fin du fichier .bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.2
3 Vous pouvez ouvrir manuellement le fichier .bashrc, ou vous pouvez l'ouvrir directement avec la commande
sudo gedit ~/.bashrc
Installez cudnn séparément
Méthode simple mais moins contrôlable :
1 Vérifiez d'abord quel cuDNN est fourni par l'entrepôt. borne d'entrée
sudo apt-cache policy libcudnn8
2 Sinon, vous pouvez vérifier
sudo apt-cache policy libcudnn7
3 et ainsi de suite
Après avoir installé cuda-10.2 dans JetPack 4.5.1 de NX, il n'y a qu'une seule version de libcudnn8. Tapez ensuite
sudo apt-get install libcudnn8
4 suffisent. Si vous souhaitez choisir une version
sudo apt-get install libcudnn8=（*.*.*.**+cuda*** ）
Sélectionnez dans la liste des versions que vous avez précédemment consultées entre parenthèses.
Méthode simple avec une grande sélectivité :
Selon votre propre version, sélectionnez la version requise sur le site Web https://repo.download.nvidia.com/jetson/ Instructions :
jtop
Voir la version jetson :
Voir la version fournie par l'entrepôt
Recherchez ensuite les fichiers suivants : (généralement sous commun) par exemple
Installez l'ordre suivant pour installer
dpkg -i libcudnn8_8.0.2.39-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.2.39-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libcudnn8-doc_8.0.2.39-1+cuda10.2_arm64.deb
Installez TensorRT séparément
méthode 1
Semblable à l'installation de cudnn,
accédez au site Web
https://repo.download.nvidia.com/jetson/
, sélectionnez la version 4.6 ou ce dont vous avez besoin,
recherchez le fichier de version tensosrrt correspondant ci-dessous et installez-le.
Par exemple, si je veux pour installer la version 8.0.1, je vais la chercher sur la page web
Ces fichiers sont téléchargés et installés dans l'ordre suivant :
dpkg -i libnvinfer7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvinfer-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvinfer-plugin7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvinfer-plugin-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvonnxparsers7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvonnxparsers-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvparsers7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvparsers-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvinfer-bin_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i libnvinfer-doc_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb
dpkg -i libnvinfer-samples_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb
dpkg -i tensorrt_7.2.0.14-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i python-libnvinfer_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i python-libnvinfer-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i python3-libnvinfer_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i python3-libnvinfer-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i graphsurgeon-tf_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
dpkg -i uff-converter-tf_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb
Ou écrivez un fichier bash et exécutez-le plusieurs fois :
#!/bin/bash
for FILE in `find . -name "*.deb"`
do
sudo apt install ./$FILE
done
Méthode 2
sudo apt-cache policy tensorrt
Choisissez la version à installer, généralement il n'y a pas le choix, mais c'est simple et pratique
sudo apt-get install tensorrt=（*.*.*.**+cuda*** ）
Point de ravitaillement :
La version tensorrt est généralement liée à python3.6. S'il existe d'autres méthodes pouvant être liées à d'autres versions de python, j'espère que vous pourrez m'en envoyer une copie. Merci