在用Jetpack 4.2.2刷新Jetson TX2之后,我遵循了该安装教程(https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1038957/tensorflow-for-jetson-tx2-/)。我使用的是默认的python 3.6.8。
当我打开python3终端并导入tensorflow时,终端会等待几秒钟,然后显示“分段错误(核心已转储)”。
在安装过程中没有错误消息。任何帮助将不胜感激,谢谢。
注意:我注意到在这里(Which TensorFlow and CUDA version combinations are compatible?)上,tensorflow 1.14仅适用于cuDNN 7.4,但默认情况下sdkmanager安装了cuDNN 7.5。
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如果您在4.2.2上使用docker并遇到以下问题:
由于您似乎已经检查了所有兼容性问题,因此建议您检查docker是否运行正确的运行时。如果您的/etc/docker/daemon.json文件如下所示:
{
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
将此更改为强制docker使用nvidia-runtime。出于某些奇怪的原因,即使未明确指定运行时,似乎也没有使用它。
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
最后,对于Jetpack 4.2.2,您的带有docker --version
的docker版本应为:
Docker version 18.09.7, build 2d0083d