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刚在Jetson nano上面配置好了tensorflow，盘点一下我个人遇到的一些坑点，希望能够帮助大家少走弯路
初始准备
1）操作系统镜像刚烧进去开机时选择语言一定要全部选成英文，如果选中文可能会因此出现“build wheel error”之类的问题。
2）尽量使用jetson nano提供的下载源，不要去做没必要的换源。如果某个包真的需要换源才能下载，建议只在下载那个包的适合换源。
3）在下载包前要确定在jetson nano中他的名称，如anaconda在jetson nano适用的版本就和之前的安装方式不同。
4）在下载tensorflow之前不要下载numpy等tensorflow的依赖包，以避免版本冲突带来的问题。
如果您不幸遇到了以上几种问题，能够改正尽量改正，如果改正不了就只好重新烧录了。
安装tensorfow
这里需要注意的是Jetson nano的tensorflow最好按照官网的方式去下载，我的jetson nano自带cuda-10.2，但是在对照表中并没有找到与cuda-10.2相对应的tensorflow，使用pip3下载的tensorflow也都只支持cuda-10.0，而使用jetson nano官网的安装方式安装的tensorflow则可以支持cuda-10.2，这样省去了不必要的麻烦。
官网如下：
Official TensorFlow for Jetson Nano!
这里作者使用的版本与第一种方法对应，附上命令
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0
sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.18.2 mock==3.0.5 h5py==2.10.0 keras_preprocessing==1.1.1 keras_applications==1.0.8 gast==0.2.2 futures protobuf pybind11
sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v45 tensorflow
注意：所有带sudo的命令都必须是以管理员身份运行的
因为没有换用国内镜像源，等待时间稍长一点，但为了防止出错这是值得的。
解决Illegal instruction(core dumped)报错
当我在python3中import tensorflow时，出现如下错误：Illegal instruction(core dumped)
1）打开bashrc文件
sudo gedit ~/.bashrc
2)在bashrc的最后一行添加
export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8
3）保存对bashrc的修改
4）如果希望修改马上生效，输入以下命令
source ~/.bashrc
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