Jenson TX2配置tf-openpose：CUDA8.0与jetpack版本详解及步骤

本文主要介绍了在Jenson TX2开发板上配置tf-openpose时遇到的问题和解决方案。Jenson TX2是一款基于NVIDIA的嵌入式GPU平台，对于其开发工作，开发者需确保匹配的CUDA（Compute Unified Device Architecture）和CUDNN（CUDA Deep Neural Network Library）版本，因为不同的软件版本对应不同的TensorFlow支持。 首先，确认硬件环境的CUDA版本，通过命令`nvcc-V`查看，如示例中的图片所示。在本例中，作者的设备是CUDA 8.0和CUDNN 6.0。选择合适的TensorFlow版本至关重要，因为过旧或过新的版本可能无法顺利运行。作者推荐安装TensorFlow 1.4.1，并提示在安装前应确保默认Python版本为Python 3，以避免潜在的兼容性问题。 其次，针对Jetpack版本，由于作者提到3.1和3.2存在特定的安装注意事项，建议用户根据自己的实际版本选择合适的安装方法。对于Jetpack 3.3及更高版本，可能有专用的安装命令，这需要用户自行查找。 安装OpenCV是一个耗时的过程，因为它是深度学习和计算机视觉的重要库，对于性能要求较高。在安装过程中，可能需要注意到pip3版本的问题，这是由于Ubuntu系统默认Python版本为3.5，这可能导致与某些依赖包版本不兼容的情况。解决方法可能是升级pip3或者在安装命令后添加`--user`选项。 在配置tf-openpose时，作者推荐从GitHub上的官方tf-pose-estimation源码包下载，然后按照推荐的顺序安装依赖项。在这个过程中，可能需要处理pip3版本的问题，因为Ubuntu的Python 3.5可能与某些库的最新版本不兼容。 最后，文章提供了几个参考资源，包括一篇关于Jetson TX2安装TensorFlow和OpenCV的文章，一个详细的安装教程，以及一篇关于在Jetson TX2上安装TensorFlow的心得分享。这些资源对其他开发者在面临类似问题时提供了宝贵的经验和指南。 这篇文章强调了在Jenson TX2上配置tf-openpose时对硬件版本、软件版本匹配以及依赖库管理的重要性，并分享了解决实际问题的方法和参考资料，对那些在该平台上进行深度学习和计算机视觉开发的工程师来说，具有很高的实用价值。