本文主要介紹，英偉達超級計算模塊jetson tx1的刷機過程及其配置caffe的教程

刷Jetpack包

首先是刷英偉達官網提供的Jetpack2.3，該包的具體介紹見：https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack

首先看所需要的一些硬件：

一個裝有ubuntu14.04的host（官網要求host必須是14.04系統）

Usb hub（Tx1需要用鍵鼠對它進行操作）

鍵鼠

HDMI接口的顯示屏

路由器 連接host和tx1

下載jetpack2.3安裝包

https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack

下面是主機上進行的：

在/home/ubuntu/新建一個文件夾JetPack-2.3用于存放下載文件JetPack-L4T-2.3-Linux-x64.run

cd /home/ubuntu/ mkdir JetPack cp /home/ubuntu/Downloads/JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run /home/ubuntu/JetPack

安裝jetpack

cd /home/JetPack chmod 777 JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run ./ JetPack-L4T-2.3-linux-x64.run

Next

選擇tx1

NEXT

由于我已經安裝好了所有的包，所以這邊的Action一欄是no action，如果沒有安裝過的話，會顯示install xxx。

這里點擊Next后，接受所有的申明，就開始了漫長的下載與安裝…（我等了10多個小時）

沒有選擇安裝opencv。

下載完后進入網絡配置選項，選擇通過路由器連接互聯網，同時將TX1連接到與主機同一個路由器上。

選擇eth0端口，點擊Next

設置 TX 1 為 Force USB Recovery Mode (強制USB恢復模式)

關閉設備，移除電源適配器

用自帶的Micro USB 轉 USB 數據線連接主機與TX1

連接電源適配器

按下POWER按鈕

按住FORCE RECOVERY 按鈕不放開，同時按一下RESET按鈕，等待兩秒鐘，松開FORCE RECOVERY 按鈕

在上面這個終端用命令

lsusb

lsusb命令查看是否含有Nvidia Corp設備，確認存在后敲擊Enter，開始將操作系統以及開發包拷貝到TX1，中途連接TX1的顯示器會顯示Ubuntu 16.04 桌面系統

待安裝部署完成后，在主機上退出 JetPack L4T 即可，這樣就完成了 JetPack 2.3 的配置

配置opencv3.1

OpenCV 3.1 是目前較為穩定的版本，因此推薦大家在TX1上安裝OpenCV 3.1

下載 OpenCV 3.1

下載 OpenCV for Linux/Mac (Version 3.1)

https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip

http://dev.t7.ai/jetson/opencv/

安裝依賴庫

sudo apt-add-repository universe sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential make cmake cmake-curses-gui g++ sudo apt-get install -y libavformat-dev libavutil-dev libswscale-dev sudo apt-get install -y libv4l-dev libeigen3-dev libglew1.6-dev libgtk2.0-dev

編譯安裝OpenCV 3.1

cd /home/Ubuntu/Downloads cp opencv-3.1.0.zip /home/Ubuntu/ cd .. unzip opencv-3.1.0.zip cd opencv-3.1.0 mkdir build cd build cmake -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN="5.3" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DCUDA_FAST_MATH=ON ..

由于CUDA 8.0不支持OpenCV的 GraphCut 算法，可能出現以下錯誤：

/home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:120:54: error: 'NppiGraphcutState' has not been declared typedef NppStatus (*init_func_t)(NppiSize oSize, NppiGraphcutState** ppStat ^ /home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:135:18: error: 'NppiGraphcutState' does not name a type operator NppiGraphcutState*() ^ /home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:141:9: error: 'NppiGraphcutState' does not name a type NppiGraphcutState* pState; .......

此時需要修改OpenCV源碼，使其不編譯graphcuts.cpp 即可

進入opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/目錄，修改graphcuts.cpp文件，將：

#include "precomp.hpp" #if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

修改為：

#include "precomp.hpp" #if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >= 8000)

sudo make -j4 install

編譯好的OpenCV庫會默認安裝到 /usr/local/文件夾下

配置caffe-ssd

添加依賴庫：

?

sudo add-apt-repository universe sudo apt-get update -y sudo apt-get install python-pip python-dev sudo apt-get install cmake -y # General Dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev \ libhdf5-serial-dev protobuf-compiler -y sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev -y # BLAS sudo apt-get install libatlas-base-dev –y sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran python-numpy # Remaining Dependencies sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev -y sudo apt-get install python-dev python-numpy –y

下載源碼：

git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe/ git checkout ssd #切換至分支ssd cd /home/Ubuntu/caffe/python for req in $(cat "requirements.txt"); do pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $req; done

修改Makefile.config

cd /home/ubuntu/caffe cp Makefile.config.example Makefile.config gedit Makefile.config

1、將 USE_CUDNN := 1 取消注釋 2、INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include 后面打上一個空格 然后添加/usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 后面打上一個空格，然后添加/usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial/ 3、# Uncomment if you're using OpenCV 3 OPENCV_VERSION := 3 4、# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs) WITH_PYTHON_LAYER := 1

說明：第1步的作用是使用cudnn編譯，第2、3步是添加hdf5的路徑，沒有的話會出現找不到hdf5.h的錯誤。

gedit Makefile

進入文件，修改

NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

為?

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

說明：修改這一步是為了避免出現string.h 'memcy' was not declared in this scope這樣的錯誤，這種錯誤通常是由于gcc版本太新而導致的。

建立hdf5軟連接

cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so sudo ldconfig #使連接生效

編譯caffe

cd /home/Ubuntu/caffe make all -j4 make test -j4 make runtest -j4(這一步，github給出的選項是可選，沒必要搞其實) make pycaffe -j4

都搞完之后，驗證一下是否安裝成功

cd python import caffe

沒有報錯就ok

測試AlexNet

cd /home/ubuntu/caffe ./build/tools/caffe time --gpu 0 --model ./models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt

測試SSD：

下載VGGNET的模型

http://www.cs.unc.edu/~wliu/projects/SSD/models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.tar.gz

解壓,把其中的VGGNET文件夾放到/home/Ubuntu/models/下

/home/ubuntu/models/VGGNET

這時候添加pycaffe的環境變量

?

cd echo "export PYTHONPATH=/home/ubuntu/caffe/python" >> ~/.profile source ~/.profile echo $PYTHONPATH #檢查環境變量的值

接下來是調用一個usb攝像頭，并用抓取到的視頻進行檢測

在.profile文件中添加環境變量

echo "export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-Linux-gnu/libv4l/v4l1compat.so" >> ~/.profile

然后在examples/ssd/ssd_pascal_webcam.py文件中修改"webcam_id=1"即可。

然后運行：

cd /home/ubuntu/caffe python examples/ssd/ssd_pascal_webcam.py

檢測效果只有6幀，好慢呀！

問題

遇到問題：

can not find –lopenblas

解決問題：

sudo apt-get install libopenblas-dev

http://www.openblas.net/

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本文參考：

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#installation

http://blog.csdn.net/Jalong_Ma/article/details/52743923

http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53404563

 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的英伟达jetson TX1的caffe-ssd配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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