jetson编译Mediapipe gpu C++

Jetson（基于NVIDIA的嵌入式计算平台）主要用于深度学习和人工智能应用，其中NVIDIA Jetson Nano、Jetson TX2/TX1或更强大的Jetson Xavier等型号常用于开发需要GPU加速的项目。Mediapipe是一个开源的人工智能框架，特别是针对实时媒体处理。

要在Jetson上编译Mediapipe的GPU版本的C++代码，你需要遵循以下步骤：

1. **安装依赖**：首先，确保你的Jetson设备已经安装了支持CUDA和cuDNN的NVIDIA驱动，并更新到最新版本。然后，安装必要的包如git, cmake, protobuf, bazel等。

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y git cmake protobuf-compiler ninja-build

2. **克隆Mediapipe仓库**：

   git clone https://github.com/google/mediapipe.git
   cd mediapipe

3. **配置构建选项**：
使用Bazel构建工具，打开`mediapipe/WORKSPACE`文件并添加对GPU支持的标志，例如：

   load("@local_config_cuda//cuda:build_defs.bzl", "cuda_register_toolchains")
   cuda_register_toolchains()

创建一个`.bazelrc`文件，并设置GPU构建路径：

   build --config=cuda

4. **编译目标库**：
运行Bazel命令以编译GPU版本的Mediapipe库：

   bazel build -c cuda //mediapipe/calculators/video:video_preprocess_gpu --define=mediaPIPE_DISABLE_GPU_STREAMING=true

或者替换`video_preprocess_gpu`为目标库名，根据实际需求选择。

5. **测试和链接**：
确保你的应用程序引用了编译后的GPU库，并链接它。例如，在C++代码中，你可以像这样包含库：

   #include <mediapipe/gpu/video_preprocess.h>