玩转Jetson TX2 NX（五）：TX2 NX上TensorRT环境搭建及实时图像识别（详细教程+错误解决）

1 TensorRT 环境搭建

首先介绍搭建流程和关键点：

• 网络一定要稳定，网速要好
• 安装几个包
     
• 克隆 jetson-inference 库
     
• 进入 jetson-inference文件夹
     
• 下载和拷贝model到data/networks目录
• 解压拷贝过去的model压缩包
     
• 配置cmake
     
• make编译
     
• 测试（可能出现下载googlenet压缩包，下载将会失败）
     

2 TensorRT环境搭建详细流程

首先安装libpython3-dev和python3-numpy包，依次输入命令

sudo apt-get install libpython3-dev 
sudo apt-get install python3-numpy

然后安装 git ，输入命令

sudo apt-get install git

如图所示：

   然后安装cmake，输入命令

sudo apt-get install cmake

如图所示：

   已经将jetson-inference库Fork到了自己的GitHub，并做了简单修改，依次执行如下命令，基本一次就可下载成功，并且不会出现丢失文件的问题

 git config --global --unset http.proxy
 git config --global --unset https.proxy
 git clone git://github.com/HaiLei-Fly/jetson-inference.git

如图所示：

   然后执行下面的命令，安装附属的文件

git submodule update --init

如图所示，如果网络不好，可能执行一次会出现下载不完全，如果出现有文件下载失败，可以多次执行该命令

   提前将需要的模型压缩包下载好，复制到data/networks目录，model下载链接: https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases

   进入到data/networks文件夹，解压model压缩包，依次执行命令如下

cd jetson-inference/data/networks
for tar in *.tar.gz; do tar xvf $tar; done

如图所示：

   输入命令可以查看文件夹文件

ls

如图所示：

   编辑 jetson- inference  /CMakePrebuild.sh，把./download-models.sh 注释掉(发现已经是注释状态，所以不需要任何操作)如果未注释，那么暗i进入编辑模式，注释后，按Esc，然后按:wq保存并退出

   在 jetson-inference文件夹里面创建build文件夹

mkdir build

然后进入build文件夹

cd build

运行cmake，如果 jetson-inference库安装没有问题，该步骤不会出错

cmake ../

如图所示：

   运行过程跳出该界面，选择OK或Skip都可以：

   cmake不成功，如图所示，此时make会显示找不到文件，该问题最大可能就是克隆 jetson-inference库或git submodule update --init 缺失文件，可以将 jetson-inference文件夹删除，从头再来：

cmake成功，如图所示，此时可以直接make：

   然后继续执行命令

sudo make install

如图所示：

   然后开始测试，依次输入命令

cd jetson-inference/build/aarch64/bin
./imagenet-console ./images/bird_0.jpg output.jpg

如图所示：

   可能会出现如下问题，下载Googlenet.tar.gz，如图所示：

   该下载不会成功，最终会出现如下错误

   解决方案：

• 首先断开jetson tx2 nx的网络连接，将不再执行下载命令；
• 然后在networks文件夹中新建Googlenet文件夹，将networks文件夹中的bvlc_googlenet.caffemodel、googlenet.prototxt和googlenet_noprob.prototxt剪切到新建的Googlenet文件夹；
• 最后在Googlenet文件夹新建networks文件夹，将ilsvrc12_synset_words.txt剪切到新建networks文件夹

然后测试成功，如图所示：

   显示识别的图片，如图所示：

   使用板载摄像头进行实时图像识别，依次执行命令

cd jetson-inference/build/aarch64/bin
./imagenet-console ./images/bird_0.jpg output.jpg

可能出现视频画面颠倒，卖家教程是修改程序，但是找不到对应的程序，此时只能将Jetson TX2 NX上安装的摄像头进行物理颠倒，重新安装

最终测试结果如图所示：

测试完成，关闭视频窗口即可：

希望本文对大家有帮助，上文若有不妥之处，欢迎指正

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