jetson安装pycuda报错的解决方案

最新推荐文章于 2025-05-10 17:07:00 发布
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分类专栏： jetson 文章标签： cuda pip python
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在Jetson设备上使用pip安装pycuda时，可能会遇到找不到cuda.h头文件或numpy版本不匹配的问题。解决方法包括：将CUDA头文件路径添加到LIBRARY_PATH，以及在numpy版本与tensorflow兼容的情况下安装特定版本的pycuda（如2019.1.2）。

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在使用pip安装pycuda的时候可能会遇见好几种报错

1.找不到cuda.h头文件
首先是最常见的

  src/cpp/cuda.hpp:14:10: fatal error: cuda.h: No such file or directory
   #include <cuda.h>
            ^~~~~~~~
  compilation terminated.
  error: command 'aarch64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1

遇见这种报错是因为找不到cuda.h文件，然而这个文件在jetson是可以找到的，默认放在了cuda的文件夹里
/usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/include
所以只需要手动将路径添加到LIBRARY_PATH即可，指令如下

export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/libexport 
export CPATH=$CPATH:/usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/include

2.numpy版本不匹配

第二种可能遇见的报错是
numpy/core/src/multiarray/numpyos.c:18:10: fatal error: xlocale.h: 没有那个文件或目录
在这里插入图片描述

遇到这个报错是因为numpy的版本不匹配，使用pip安装pycuda的依赖库numpy版本默认为较新的版本。<

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JetPack4.4版本 使用之前配置cuda的环境 之后下载pycuda源码 下载完之后解压 进入解压出来的文件 tar zxvf pycuda-2019.1.2.tar.gz cd pycuda-2019.1.2/ python3 configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda-10.2 sudo python3 setup.py install 原文链接 ...
我复制了报错的内容：imageWriter video options: ------------------------------------------------ -- URI: file:///home/songzhiyi/jetson-inference/python/training/classification/cat.jpg - protocol: file - location: cat.jpg - extension: jpg -- deviceType: file -- ioType: output -- codec: unknown -- codecType: omx -- frameRate: 0 -- bitRate: 0 -- numBuffers: 4 -- zeroCopy: true ------------------------------------------------ [OpenGL] glDisplay -- X screen 0 resolution: 1707x1067 [OpenGL] glDisplay -- X window resolution: 1707x1067 libGL error: MESA-LOADER: failed to open swrast (search paths /usr/lib/aarch64-linux-gnu/dri:\$${ORIGIN}/dri:/usr/lib/dri) libGL error: failed to load driver: swrast [OpenGL] glDisplay -- display device initialized (1707x1067) [video] created glDisplay from display://0 ------------------------------------------------ glDisplay video options: ------------------------------------------------ -- URI: display://0 - protocol: display - location: 0 -- deviceType: display -- ioType: output -- width: 1707 -- height: 1067 -- frameRate: 0 -- numBuffers: 4 -- zeroCopy: true ------------------------------------------------ [image] loaded 'data/cat_dog/test/cat/01.jpg' (500x334, 3 channels) imagenet: 94.80% class #0 (cat) [OpenGL] glDisplay -- set the window size to 500x334 [OpenGL] creating 500x334 texture (GL_RGB8 format, 501000 bytes) Segmentation fault (core dumped)
最新发布
07-01
<think>我们正在处理一个在Jetson设备上使用自定义重新训练的 ResNet-18模型运行`imagenet.py`时出现的段错误（segmentation fault）问题。段错误通常是由于内存访问违规引起的，可能的原因包括模型加载不正确、输入数据格式不匹配、TensorRT引擎问题或库版本冲突等。 根据用户描述，他们已经解压了模型（`cat_dog_epoch_100.tar.gz`）到指定目录，并尝试使用以下命令运行：```bashimagenet.py --model=$NET/resnet18.onnx--input_blob=input_0 --output_blob=output_0 --labels=$DATASET/labels.txt$DATASET/test/cat/01.jpgcat.jpg```其中，`NET=models/cat_dog`，`DATASET=data/cat_dog`。 ###可能原因及解决方案####1.**模型转换问题（ONNX到TensorRT）**`imagenet.py`在首次运行 ONNX模型时会尝试将其转换为TensorRT引擎（.engine文件）。如果转换失败，可能会导致段错误。**解决步骤：**-检查 ONNX模型是否有效：```bashonnxruntime$NET/resnet18.onnx```如果无效，需要重新导出模型。-手动转换 ONNX到 TensorRT引擎以获取详细错误信息：```bash/usr/src/tensorrt/bin/trtexec--onnx=$NET/resnet18.onnx--saveEngine=$NET/resnet18.engine--fp16```注意：根据训练时的图像尺寸，可能需要指定输入尺寸（例如`--input=1,3,224,224`或 `--input=1,3,300,300`）。####2. **输入尺寸不匹配**重新训练的模型可能使用了非标准输入尺寸（如300x300而不是224x224）。如果`imagenet.py`没有指定正确的尺寸，会导致内存错误。**解决步骤：**-查看训练时的图像尺寸（通常在训练脚本中设置，如 `image_shape=300`）。-在运行命令中显式指定尺寸：```bashimagenet.py --model=$NET/resnet18.onnx--input_width=300 --input_height=300...``` ####3. **预处理不一致**如果预处理步骤（归一化、缩放等）与训练时不一致，可能导致模型内部计算出错。**解决步骤：**-检查训练时使用的预处理（如归一化到[0,1]或使用 ImageNet均值和标准差）。-修改`imagenet.py`中的预处理代码以匹配训练设置（可能需要修改源码）。 ####4. **内存不足（Jetson设备）**JetsonNano等设备内存有限，转换或运行大型模型时可能耗尽内存。**解决步骤：**-关闭其他程序释放内存。-减少 TensorRT工作空间大小：```bash/usr/src/tensorrt/bin/trtexec--onnx=$NET/resnet18.onnx --saveEngine=$NET/resnet18.engine --fp16--workspace=1024```-运行 `imagenet.py`时使用`--batch_size=1`。####5.**库版本冲突**PyTorch、ONNX、TensorRT等库版本不兼容可能导致段错误。**解决步骤：**-确保所有库为Jetson推荐版本（如 JetPack版本一致）。-更新 `jetson-inference`到最新版本：```bashcdjetson-inferencegit pullsudo aptupdatesudoapt install--reinstall python3-pycuda```###具体操作流程####步骤1：手动转换模型在终端执行： ```bashcd jetson-inference/python/training/classification/ NET=models/cat_dog/usr/src/tensorrt/bin/trtexec\--onnx=$NET/resnet18.onnx\--saveEngine=$NET/resnet18.engine\--fp16 \--input=1,3,224,224#或300,300，根据训练设置```观察转换过程中是否有错误。####步骤2：使用 TensorRT引擎直接运行如果转换成功，直接使用.engine文件运行： ```bashimagenet.py--model=$NET/resnet18.engine\--input_blob=input_0 \--output_blob=output_0 \--labels=$DATASET/labels.txt\--input_width=300 \--input_height=300\$DATASET/test/cat/01.jpg\cat.jpg```####步骤3：调试段错误如果问题依旧，尝试以下方法：-使用 `gdb`调试（需安装）：```bashgdb--args python3 imagenet.py--model=$NET/resnet18.onnx...```运行后输入 `run`，出现段错误时输入`bt`查看堆栈跟踪。-检查 CUDA和 cuDNN版本：```bashnvcc --versioncat/usr/include/cudnn_version.h| grepCUDNN_MAJOR -A2```-重新编译支持TensorRT的 OpenCV：```bashcdjetson-inference/buildcmake -DBUILD_INTERACTIVE=no ..#确保启用TensorRTmake -j$(nproc)sudo makeinstall```###完整命令示例（假设输入尺寸为300x300） ```bashcdjetson-inference/python/training/classification/NET=models/cat_dogDATASET=data/cat_dog#手动转换模型（如果尚未转换）/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --onnx=$NET/resnet18.onnx --saveEngine=$NET/resnet18.engine --fp16--input=1,3,300,300#运行分类imagenet.py--model=$NET/resnet18.engine \--input_blob=input_0\--output_blob=output_0\--labels=$DATASET/labels.txt \--input_width=300\--input_height=300 \$DATASET/test/cat/01.jpg \cat.jpg``` ###相关问题1.如何确定重新训练ResNet-18模型时的输入图像尺寸？2.在 Jetson Nano上优化 TensorRT引擎转换速度的方法有哪些？ 3.如何为自定义数据集训练的图像分类模型添加正确的预处理？4.使用`trtexec`转换 ONNX模型时遇到不支持的算子该如何解决？5.如何监控Jetson设备在运行TensorRT引擎时的内存使用情况？</think>### 解决 Jetson Inference 中 imagenet.py 运行自定义 ResNet-18 模型时的段错误（Segmentation Fault） 段错误通常由内存访问冲突引起，在 Jetson 设备上运行自定义模型时常见原因及解决方案如下： #### 1. **TensorRT 引擎生成失败（核心原因）** **现象**：首次运行 ONNX 模型时自动转换失败 **解决方案**： ```bash # 手动生成 TensorRT 引擎 /usr/src/tensorrt/bin/trtexec \ --onnx=models/cat_dog/resnet18.onnx \ --saveEngine=models/cat_dog/resnet18.engine \ --fp16 \ --input=1x3x300x300 # 必须匹配训练尺寸[^1] ``` #### 2. **输入尺寸不匹配** **现象**：训练使用 300x300 但默认加载 224x224 **解决方案**：显式指定尺寸参数 ```bash imagenet.py --model=models/cat_dog/resnet18.engine \ --input_width=300 \ --input_height=300 \ --input_blob=input_0 \ --output_blob=output_0 \ data/cat_dog/test/cat/01.jpg output.jpg ``` #### 3. **内存不足（Jetson Nano 常见）** **现象**：`CUDA out of memory` 或直接段错误 **解决方案**： ```bash # 限制 TensorRT 内存使用 export TRT_ENGINE_MEMORY_THRESHOLD=512 # MB # 添加工作空间限制 /usr/src/tensorrt/bin/trtexec ... --workspace=1024 ``` #### 4. **模型文件损坏** **验证步骤**： ```bash # 检查 ONNX 模型完整性 python3 -c "import onnx; onnx.load('models/cat_dog/resnet18.onnx')" ``` 若报错需重新导出模型： ```python # 在训练脚本中添加 torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", input_names=['input_0'], output_names=['output_0']) ``` #### 5. **库版本冲突** **诊断方法**： ```bash # 检查关键库版本 dpkg -l | grep -E 'tensorrt|onnx|opencv' # 更新 jetson-inference cd ~/jetson-inference git pull sudo apt install --reinstall python3-pycuda ``` ### 完整工作流程 ```bash # 步骤1: 生成TensorRT引擎 /usr/src/tensorrt/bin/trtexec \ --onnx=models/cat_dog/resnet18.onnx \ --saveEngine=models/cat_dog/resnet18.engine \ --fp16 \ --input=1x3x300x300 \ --workspace=1024 # 步骤2: 运行分类（带内存限制） export TRT_ENGINE_MEMORY_THRESHOLD=512 imagenet.py --model=models/cat_dog/resnet18.engine \ --input_width=300 \ --input_height=300 \ --labels=data/cat_dog/labels.txt \ data/cat_dog/test/cat/01.jpg \ result.jpg ``` > **关键检查点** > - 使用 `.engine` 文件而非 `.onnx` 可跳过自动转换环节 > - 输入尺寸必须严格匹配训练时的 `image_shape=300`[^1] > - Jetson Nano 需设置 `TRT_ENGINE_MEMORY_THRESHOLD` 环境变量 > - 转换时添加 `--workspace` 参数预防 OOM ### 相关问题 1. 如何确认 TensorRT 引擎是否成功生成并优化？ 2. Jetson Nano 上运行 ResNet-18 的最低内存要求是多少？ 3. 当自定义模型包含 TensorRT 不支持的算子时该如何处理？ 4. 如何监控 Jetson 设备在运行 TensorRT 引擎时的实时内存使用？ 5. 对于多分类模型（>100类），TensorRT 引擎生成有哪些特殊注意事项？ [^1]: 训练参数显示输入尺寸为300且使用SGD优化器
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