jetson nano 安装h5py报错怎么解决

您可以尝试更新pip和setuptools，然后再次安装h5py。您也可以查看错误信息，例如缺少依赖项或文件权限问题，并相应地解决它们。如果问题仍然存在，您可以通过网上搜索相关的解决方案或寻求开发人员的帮助。希望这能帮到您！

相关问题

jetson nano安装python opencv

安装Python OpenCV在Jetson Nano上的步骤如下：
1. 首先，在Jetson Nano上定义交换空间以防止内存崩溃：
- 运行以下命令安装virtualenv：`pip3 install virtualenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.＊＊＊p python3 env`
- 运行以下命令将虚拟环境的路径添加到~/.bashrc文件中：`echo "source env/bin/activate" >> ~/.bashrc`
- 运行以下命令使刚才的修改生效：`source ~/.bashrc`

2. 接着安装依赖项：
- 运行以下命令安装所需的软件包：`sudo apt-get install build-essential python3 python3-dev python3-pip python3-pandas python3-opencv python3-h5py libhdf5-serial-dev hdf5-tools nano ntp`

3. 下载OpenCV源代码并解压改名：
- 运行以下命令解压下载的OpenCV源代码：`unzip opencv.zip`
- 运行以下命令解压下载的OpenCV贡献模块源代码：`unzip opencv_contrib.zip`
- 运行以下命令将解压后的OpenCV源代码文件夹改名为opencv：`mv opencv-4.1.0 opencv`
- 运行以下命令将解压后的OpenCV贡献模块源代码文件夹改名为opencv_contrib：`mv opencv_contrib-4.1.0 opencv_contrib`

4. 编译和安装OpenCV：
- 进入opencv文件夹：`cd opencv`
- 创建一个build文件夹并进入其中：`mkdir build && cd build`
- 运行以下cmake命令生成Makefile：`cmake -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..`
- 运行以下make命令编译OpenCV：`make -j$(nproc)`
- 运行以下make命令安装OpenCV：`sudo make install`

安装完成后，您可以使用Python进行OpenCV开发。

jetson nano程序

Jetson Nano是一种高性能的单板计算机，可以运行各种AI和机器学习任务。下面是Jetson Nano的程序示例：

1. 安装TensorFlow

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip python3-dev libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0
sudo pip3 install -U numpy==1.19.3 grpcio==1.32.0 absl-py==0.11.0 py-cpuinfo==7.0.0 psutil==5.7.3 portpicker==1.3.1 six==1.15.0 future==0.18.2 mock==4.0.2 h5py==2.10.0 keras-preprocessing==1.1.2 keras-applications==1.0.8 gast==0.3.3 futures protobuf pybind11
sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v45 tensorflow

2. 运行图像识别示例

cd /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/examples/lite/examples/image_classification/raspberry_pi/
python3 classify_picamera.py --model models/mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite --labels models/labels_mobilenet_quant_v1_224.txt

3. 运行目标检测示例

cd /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/models/research/object_detection/
python3 Object_detection_picamera.py --modeldir Sample_TFLite_model/ --graph detect.tflite --labels coco_labels.txt --threshold 0.6

这些示例可以帮助你开始使用Jetson Nano进行AI和机器学习开发。