Jetson TX2 安装 cuda9.0 及 cudnn7 超详细(真实亲测)

本文详细介绍了如何在Jetson TX2开发板上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.1.5,强调必须使用ARM版本的库。教程包括从获取到安装的完整步骤,并提供了关键注意事项,如从JetPack安装包中获取ARM版本的库,避免使用x86_64版本导致的错误。

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Jetson TX2 安装 cuda9.0 及 cudnn7 超详细(真实亲测)

划重点:本文主要针对于Jetson TX1/2,如果想在 pc端 安装 cuda 及 cudnn,那这篇没有任何帮助!
最近再给Jetson TX2开发板上安装cuda和对应的cudnn,遇到了很多问题,也搜索了很多技术博客,发现在给 Jetson TX2 安装cudnn的时候都存在致命的错误,现在将出坑方法记录下来。


本文是针对下面的平台的:
平台描述:
Jetson TX2平台版本: Jetpack 3.3, TensorRT4.0.2, python2.7, python3.5
系统内核: tegra-ubuntu 4.4.38-tegra aarch64, ubuntu 16.04
Linux系统版本: Ubuntu16.04,cmake 3.15.6 (TX2刷机完原始的cmake是3.5.1版本,由于后面自己捣鼓的时候说最好安装3.9.0以上版本cmake,所以我就直接升级到新版本了)


重点一:Jetson TX2上安装的cudnn,一定要是arm版本的(即aarch64)

之前在搜所相关安装方法的时候,很多技术博客中给出的cudnn下载链接下载到的cudnn是基于x86/64的。但是,Jetson TX2是ARM内核的, 基于X86_64的cudnn在使用的时候会报错的(报错信息见下 error),所以在Jetson TX2上安装的cudnn,一定要是arm版本的(aarch64)。

重点二:arm版本的cuda及cudnn从何下载?

这是重点所在。
从 nvidia 官网 cudnn下载链接中得到其实全部都不是基于ARM的。如下图所见:
在这里插入图片描述
那么,如何得到ARM版本的cuda及cudnn呢?答案在这个链接里面:

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1029454/cudnn-6-for-arm64/?offset=4

也就是在运行 Jetpack 安装包之后,从下载得到的文件夹( jetpack_downloads/ )中得到
如果哪位大佬有更好的办法,请指出!



一、获得 cuda 及 cudnn

首先,找一台安装有 ubuntu16 或者 ubuntu14的电脑(我的ubuntu18不能用),从官网下载jetpack安装包或者从: https://pan.baidu.com/s/1c4dSxFXwLhmA2ASYHKkAqw 提取码: c9vk。

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