下载相关安装脚本
图个省事儿,安装github上给的默认版本 tensorflow 1.3.0的版本
注意,接上一章,我的TX2刷机版本为3.1,CUDA版本是8.0,Cudnn版本是6.0
其他版本请自行斟酌是否兼容
首先,在此链接把脚本下载下来,一步一步按照他的脚本执行下来就没什么问题了,但是需要注意以下几个问题
问题1: bazel版本不匹配
如果直接按照github的脚本一步步执行下来,会在执行 ./buildTensorflow.sh
脚本时提示ERROR, FAILED,原因是最新的脚本提供的brazel
版本是0.10,版本过高,后来亲测0.5.4有效。
问题2:Java版本不匹配
想要安装0.5.4版本的 bazel
,使用默认的installPrerequisitesPy3.sh
是不可行的,其jdk版本是u181
,在此java版本下无法正常安装0.5.4版本的bazel
同样会报错
因此,在安装 bazel
之前,务必安装 jdk_8U121
,参考自该博客 , 在java官网下载如下版本的jdk,其间可能需要注册账号。 选择版本为 Linux ARM 64 Hard Float ABI
74.83M的文件
如果不想注册或者下载慢,可以使用我的网盘链接(密码:qn7w)进行下载,之后的jdk安装就自己查资料安装吧,安装之后在命令行中使用如下脚本确认java版本
java -version
解决方法
!!!注意,以上是按照我遇到问题的时间顺序描述的问题,如果想一步安装成功,需要先处理好Java版本问题,再解决bazel问题。(即先解决问题2,再解决问题1)
具体来讲 对于 ./buildTensorflow.sh
,不再直接执行该脚本,而选择单独执行该脚本下的两个命令脚本,在第一个脚本执行之后,自己安装 jdk_8u121
版本的java,再执行第二个脚本(把第二个脚本中所有的0.10.0 改为0.5.4,即可安装相应版本的 bazel
)
./script/installDependenciesPy3.sh
安装java
把/script/installBazel
中所有版本号改为0.5.4
./script/installBazel.sh
之后的命令按照github的readme来就可以了,其间有几个build的脚本非常耗时(2个多小时),中间也会遇到不少warning,不用在意,最后是能正常运行没有问题的
安装的下载过程中可能出现网络不稳定的情况,可以把脚本中的 wget
改为wget -c
,这样即可进行断点续传
对了,最后记得把建立的swap区域删掉,这个只是为了在编译过程中提供足够的内存空间建立的
删除SWAP分区
swapoff /swapfile
修改/etc/fstab文件
rm -rf /swapfile
附结果图