生命不息,折腾不止:Jetson Nano填坑之软件篇

生命不息,折腾不止:jetson nano填坑之软件篇题图:摄于武大凌波门

作为一名每天与各种裸板打交道的系统工程师,我对Jetson Nano可能会遇到的各种问题已经做好了充分的准备。秉持着踩坑填坑的精神,我在这里记录下我的经历,希望能给大家带来一些乐趣。如何避免这些问题?别想太多,因为即使你绕开了这些问题,新的问题还会等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛,遇到问题直接解决。

在使用apt-get install命令安装软件包时,可能会遇到如下提示:

alex@alex-jetson-nano:~$ sudo apt-get install xrdp[sudo] password for alex: E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (11: Resource temporarily unavailable)E: Unable to acquire the dpkg frontend lock (/var/lib/dpkg/lock-frontend), is another process using it?

即使重启后不进行任何操作,安装软件包时依然会出现同样的提示。

填坑指南:

首先检查是否有正在运行的apt进程:

alex@alex-jetson-nano:~$ ps aux | grep -i aptroot      6569  0.0  0.0   1912   496 ?        Ss   10:37   0:00 /bin/sh /usr/lib/apt/apt.systemd.daily updateroot      6582  0.0  0.0   1912  1272 ?        S    10:37   0:00 /bin/sh /usr/lib/apt/apt.systemd.daily lock_is_held update_apt      7736  5.4  0.1  19552  8036 ?        S    10:41   0:20 /usr/lib/apt/methods/httpalex      7883  0.0  0.0   7416   640 pts/0    R+   10:47   0:00 grep --color=auto -i apt

可以看到系统正在进行每日更新检查。解决方法很简单,关闭每日更新检查:

System Settings | Software & Updates,在Updates页,Automatically check for updates,选择Never

在没有为Jetson Nano单独配备显示器的情况下,与开发机共用HDMI接口,每次切换显示都需要插拔HDMI线,非常麻烦。这时就需要远程连接。

有两种远程登录Jetson Nano的方法,一种是通过SSH协议登录,这种方法延迟小,占用资源少,但只支持命令行。另一种是通过RDP(Remote Desktop Protocol)协议,支持GUI,熟悉Windows的朋友可能知道Windows支持远程登录,在Ubuntu系统上也能达到同样的效果。

Jetson Nano采用的是Ubuntu桌面系统,要支持远程桌面协议很简单:

sudo apt-get updatesudo apt-get install xrdp

然而,在我的开发机上使用Remmina Remote Desktop Client软件配置各种参数进行连接,总是一闪而过,退出应用。开始怀疑是Remmina Remote Desktop Client的兼容性问题,后来换到Windows下的远程登录,依然如此。查看$HOME/.xorgxrdp.10.log日志,可以看到服务器端主动退出。

填坑指南:

与普通的Ubuntu桌面系统不同的是,Jetson Nano不支持两个客户端同时登录。安装时为了省事,选择了自动登录系统,这样每次Jetson Nano启动时都会有一个用户登录进去,这时我再远程登录就会被拒绝。解决方法是,编辑 /etc/gdm3/custom.conf 文件,找到AutomaticLoginEnableAutomatic Login行,将它们注释掉:

sudo vi /etc/gdm3/custom.conf# AutomaticLoginEnable=true# Automatic Login=[user1]

在Jetson Nano系统默认的Python 2.7版本下安装tensorflow-gpu需要Python 3,但在Python 3下导入opencv模块时会出现如下错误:

(tensorflow-gpu) alex@alex-jetson-nano:~$ python3Python 3.6.7 (default, Oct 22 2018, 11:32:17) [GCC 8.2.0] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import cv2Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'>>>

在默认的Python 2.7版本下则没有这个问题。

填坑指南:

系统默认在Python 2.7下安装了opencv模块,但Python 3没有,需要自己安装:

sudo apt-get install python3-opencv

如果使用了Python虚拟环境,而创建虚拟环境时没有添加 —system-site-package 参数,在虚拟环境中依然会有问题。解决方法是删除虚拟环境中的no-global-site-packages.txt文件。假设虚拟环境名为tensorflow-gpu,命令如下:

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rm ~/.virtualenvs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/no-global-site-packages.txt

关于Python的版本问题,Python程序员绝对会泪流满面。Python 2和Python 3之间的不兼容问题由来已久,目前Python 3也没有完全取代Python 2,两者尴尬地共存着。除了Python本身,Python第三方软件包的版本问题也让人头疼。幸运的是,我们可以使用Python虚拟环境来解决这些问题。Python虚拟环境和虚拟机不同,它只是做一个环境隔离,完全不存在性能损失,非常适合Python程序。在开发机上,我使用的是anaconda包,但anaconda的Linux版本只发布了x86 32位和64位架构的包,没有arm64的包。无奈之下,我只能选择Python的virtualenv工具

填坑指南:

virtualenv本身已经足够用了,不过为了方便管理,我还是使用了一个封装工具,这实际上是在virtualenv上加了一层脚本,方便使用:

sudo apt-get install virtualenvwrapper

为了方便使用这些脚本,我在 $HOME/.profile 文件中添加了一行:

source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh

创建名为tensorflow-gpu的虚拟环境:

mkvirtualenv -p /usr/bin/python3 --system-site-package tensorflow-gpu

激活虚拟环境:

workon tensorflow-gpu

退出虚拟环境:

deactivate

Jetson Nano出厂系统并没有自带TensorFlow环境,早期甚至连官方支持都没有,所以网上有很多安装TensorFlow的指南,非常复杂。幸运的是,Nvidia意识到了这个问题,并提供了官方支持。

填坑指南:

安装依赖包:

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-toolssudo apt-get install python3-pippip3 install -U pipsudo apt-get install zlib1g-dev zip libjpeg8-dev libhdf5-devsudo pip3 install -U numpy grpcio absl-py py-cpuinfo psutil portpicker grpcio six mock requests gast h5py astor termcolor

注意有些步骤特别慢,以至于我以为安装包被墙了,重试了几次仍然这样,后来才弄清楚有些包是需要即时编译的,所以会比较慢,需要耐心等待。

然后安装最新的tensorflow-gpu:

pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu

如果要安装指定版本:

pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==$TF_VERSION+nv$NV_VERSION

其中,TF_VERSION是TensorFlow的发布版本,比如1.12.0。NV_VERSION为Tensorflow的NVIDIA容器版本,比如19.01。

小结:

在使用Jetson Nano的过程中,我还遇到了很多奇奇怪怪的问题,这里无法一一列出。解决问题主要靠Google,当然Nvidia开发者论坛的Nano版块也值得一看,其地址为:https://www.php.cn/link/fe9592afe24c33559773fd2f6e46c2fb 在上面我尝试用蹩脚的英文向其他开发者提问,收到了不少回应。

生命不息,折腾不止,其实Jetson Nano最大的乐趣就是折腾,可以预料以后还会遇到各种问题,不过相比软件的问题,硬件的问题更大,因为那还需要投入真金白银。下一篇我将写写硬件上的问题,敬请关注。

以上就是生命不息,折腾不止:Jetson Nano填坑之软件篇的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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