最近nvidia官网发布了专门针对tx2的tensorflow-gpu安装包，这样将TX2上部署tensorflow的难度大大降低，只需几个步骤即可。

1 刷机jetpack3.3

首先TX2必须是3.3版本的jetpack，因为截止目前nvidia发布的tensorflow只支持3.3版本的jetpack，如图所示，日后如果有更新了可以刷其它版本的，所以第一步就是给TX2刷机。具体的刷机方法网上有很多，我这里就不再赘述。可以参考这篇文章

2 安装cuda9.0

发现刷机后在TX2上并没有安装好cuda和cudnn（不知道是不是个bug），因此需要手动安装一遍。所幸的是在刷机时，主机上有一个jetpack_download文件夹，里边有cuda和cudnn的安装文件，我们把这个文件夹拷到TX2上（我尝试只拷贝几

个安装包，安装时报错，可能是相互之间有关联，因此建议全部拷贝），然后cd进该文件夹，依次运行以下指令

#新打开终端
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af90.pub
#cd进jetpack_download文件夹
sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-9-0-local_9.0.252-1_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.5.14-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.5.14-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-9.0

安装完之后，运行nvcc -V指令，可输出cuda的相关信息，表明安装成功，如果提示没有nvcc指令，证明没有安装成功 

3 安装pip3

因为我想安装python3版本的tensorflow，所以需要用pip3来安装，而刷完机后默认是不带有pip和pip3的，因此需要自己装一下

我尝试过使用如下指令安装

sudo apt-get update
#或者sudo apt update？
sudo apt-get install python3-pip
但是运行时提示我找不到python3-pip的包，网上查方法都说是要更新源，我已经运行过update还不行，因此换一种安装方法

在该链接中找到get-pip.py文件，复制下来，保存在TX2本地上，然后运行以下指令即可

sudo python3 get-pip.py

4 安装tensorflow

方法一：下载安装包

在官网链接中，下载whl安装包，注意要根据python选择合适的版本，我这里选择

然后直接运行如下指令即可

sudo pip3 install tensorflow-1.8.0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl

如果安装时h5py这个包装不上，则先提前手动安装一下

sudo pip3 install cython
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo pip3 install h5py

方法二：按照官网教程，只需要运行如下指令

sudo pip3 install –extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp33 tensorflow-gpu
但是我运行时报错如下：

SystemError: Cannot compile ‘Python.h’. Perhaps you need to install python-dev|python-devel
表示缺少一些依赖，解决方法是直接安装缺的依赖

sudo apt-get install python-dev python3-dev
安装完之后再运行上边sudo pip3 install语句即可，安装过程中要保证网络通畅，否则会报超时等错误，直接重新运行就行了。

5 验证

新打开一个终端，运行python3，然后导入tensorflow，不报错就表示安装成功

import tensorflow as tf
tf.__version__

6 卸载

卸载tensorflow也很简单，只需要一句指令

pip3 uninstall -y tensorflow-gpu

是不是很简单，赶紧在TX2上体验tensorflow吧~