TX1相关 protobuf安装

本文详细介绍了在TX1平台上编译protobuf2.6.1的完整步骤,包括下载并配置gtest库,执行编译脚本,以及安装和验证编译成果的过程。

在 TX1 上编译protobuf2.6.1的步骤:

https://github.com/google/googletest/tree/release-1.5.0下载gtest-1.5.0

下载好后解压得到一个文件夹,将文件夹重命名为gtest,并复制到protobuf-2.6.1的文件夹里面

然后在protobuf-2.6.1根目录下打开终端,执行./autogen.sh

然后依次执行./configure

make

make install

编译完成后,检查:

protoc --version

ps:编译protobuf2.5.0会出错,不知道为啥

我们很容易掌握AI深度学习。让机器能够模仿人脑的思考方式,从而摆脱原来的固有数据库比较的限制。深度学习的发展课件:链接:https://pan.baidu.com/s/1Ck4GN9N0OCzQgH0MxZOqeQ 提取码:b74k随着机器学习, 深度学习的发展,很多人眼很难去直接量化的特征, 深度学习可以搞定, 这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。很多特征我们通过传统算法无法量化,或者说很难去做到的, 深度学习可以搞定。特别是在图像分类, 目标检测这些问题上取得了显著的提升。下图是近几年来深度学习在图像分类问题上取得的成绩。●   机器视觉缺陷检测的痛点●   仍存在下面主要的问题和难点 1) 受环境、光照、生产工艺和噪声等多重因素影响,检测系统的信噪比一般较低,微弱信号难以检出或不能与噪声有效区分。如何构建稳定、可靠、鲁棒的检测系统,以适应光照变化、噪声以及其他外界不良环境的干扰,是要解决的问题之一。 2) 由于检测对象多样、表面缺陷种类繁多、形态多样、复杂背景,对于众多缺陷类型产生的机理以及其外在表现形式之间的关系尚不明确,致使对缺陷的描述不充分,缺陷的特征提取有效性不高,缺陷目标分割困难;同时,很难找到“标准”图像作为参照,这给缺陷的检测和分类带来困难,造成识别率尚有待提高。 3) 机器视觉表面缺陷检测,特别是在线检测,其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高,同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性,从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足,实时性不高。 4) 与机器视觉表面检测密切相关的人工智能理论虽然得到了很大的发展,但如何模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能机器视觉系统还需要理论上的进一步研究,如何更好的基于生物视觉认识、指导机器视觉得检测也是研究人员的难点之一。 5) 从机器视觉表面检测的准确性方面来看,尽管一系列优秀的算法不断出现,但在实际应用中准确率仍然与满足实际应用的需求尚有一定差距,如何解决准确识别与模糊特征之间、实时性与准确性之间的矛盾仍然是目前的难点。 传统算法在某些特定的应用中已经取得了较好的效果,但仍然存在许多不足。例如:图像预处理步骤繁多且具有强烈的针对性,鲁棒性差;多种算法计算量惊人且无法精确的检测缺陷的大小和形状。而深度学习可以直接通过学习数据更新参数,避免了人工设计复杂的算法流程,并且有着极高的鲁棒性和精度。
<think>好的,我需要帮助用户解决在NVIDIA Jetson TX1安装GPU显卡驱动的问题。首先,我要确认用户的需求。用户提到的是TX1,而提供的引用中有关于TK1TX1TX2的信息,需要仔细核对哪个引用是相关的。 首先,查看引用[1]是关于Jetson TK1安装过程,用户可能需要的是TX1的步骤,所以引用[1]可能不适用。引用[2]和[3]介绍了TX1的基本信息,但没有具体的驱动安装步骤。引用[3]提到刷机,可能涉及驱动安装,但步骤不详细。引用[5]提到的是安装docker和机器学习镜像,可能与驱动安装无关。 用户需要的是TX1的GPU驱动安装方法。根据经验,Jetson系列设备通常使用JetPack SDK来安装驱动和系统镜像。不过用户提供的引用中没有直接提到JetPack,可能需要结合现有信息和外部知识。 引用[3]提到刷机,可能驱动安装是通过刷机过程完成的。但步骤需要具体化。例如,刷机可能包括下载系统镜像,通过NVIDIA提供的工具刷入设备,这过程中会自动安装驱动。因此,正确的步骤可能包括下载JetPack,选择TX1的版本,然后按照步骤刷机,驱动会自动安装。 另外,引用[1]中的步骤是安装Linux驱动,但针对的是TK1。虽然步骤可能类似,但设备不同,官网的驱动可能不同。用户需要参考NVIDIA官方TX1的文档。 因此,回答应该指导用户到NVIDIA官网下载适用于TX1的驱动或使用JetPack工具进行刷机,驱动通常包含在系统镜像中。同时,引用[3]提到的刷机过程可能需要具体步骤,比如使用SDK Manager或命令行工具。 需要确保步骤正确,避免混淆TK1TX1的步骤。建议用户访问NVIDIA开发者网站获取正确的JetPack版本,并按照官方指南操作。可能还需要提到进入恢复模式、连接主机等步骤,但用户提供的引用中没有这些细节,可能需要结合通用知识。 总结回答结构:首先说明驱动通常集成在系统镜像中,通过刷机安装;然后分步骤指导下载JetPack,进入恢复模式,刷入系统,驱动自动安装;最后验证安装。同时引用相关的引用[3]和可能的其他引用。</think>### 在 NVIDIA Jetson TX1安装 GPU 显卡驱动的方法 NVIDIA Jetson TX1 的 GPU 驱动通常已集成在系统镜像中,安装过程需通过刷机(重新烧录系统)完成。以下是具体步骤: --- #### **1. 准备工作** - **下载 JetPack SDK** 访问 [NVIDIA JetPack 官方页面](https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack),选择适配 TX1 的版本(如 JetPack 3.3 或更早版本,因 TX1 已逐步停止更新)[^3]。 - **设备连接** 将 TX1 通过 Micro USB 线连接至主机(PC 或笔记本),并确保其处于恢复模式(Recovery Mode)[^3]。 --- #### **2. 刷机与驱动安装** 1. **运行 JetPack 安装程序** 在主机上执行 JetPack 安装脚本,选择需要安装的组件(默认包含 GPU 驱动、CUDA 工具包等)。 2. **系统镜像烧录** JetPack 会自动下载并烧录系统镜像到 TX1 的 eMMC 存储中。此过程会覆盖原有系统,安装最新驱动和软件包[^3]。 3. **完成配置** 刷机完成后,重启 TX1,系统将自动加载 NVIDIA Maxwell GPU 驱动。 --- #### **3. 验证驱动安装** - **命令行检查** 登录 TX1 后,执行以下命令验证 GPU 驱动状态: ```bash lsmod | grep nvgpu # 查看 GPU 内核模块是否加载 nvidia-smi # 显示 GPU 使用情况(需 CUDA 支持) ``` - **图形界面确认** 如果系统安装图形界面(如 Ubuntu Desktop),可通过设置中的“NVIDIA X Server Settings”查看 GPU 信息。 --- #### **注意事项** - **兼容性** TX1 的驱动与 JetPack 版本强相关,需严格匹配 NVIDIA 官方支持的组合。 - **网络依赖** 刷机过程需稳定网络环境以下载组件,否则可能失败。 ---
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