Jetson AGX Xavier python虚拟环境+yolo配置+opencv

一、安装虚拟环境主要参考这两个博客： 由于ARM架构不能安装Anaconda，因此选择Archiconda3，是用于64位ARM的conda发行版。 安装如下：

wget hwttps://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh
bash Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh
source ~/.bashrc
#查询版本信息
conda -V

关于conda的使用可以参考这个博客，掌握基本的使用就行了 二、安装TensorFlow 因为看到了官方其实也给出了在虚拟环境中安装TensorFlow的例子，因此就试验一下，先安装一些基本的依赖

#在您的Jetson设备上安装JetPack。
#安装TensorFlow所需的系统软件包：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
#安装和升级pip3。
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools=49.6.0 
#安装Python软件包依赖项。
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

然后我创建了python3.6的虚拟环境

conda create -n env36 python=3.6
conda activate env36
pip install -U numpy grpcio absl-py py-cpuinfo psutil portpicker six mock requests gast h5py astor termcolor protobuf keras-applications keras-preprocessing wrapt google-pasta setuptools testresources
pip install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow==1.15.4+nv20.10

有的需求不满足会提示你的，然后安装需要的库就可以了 还要py3.7环境下由于没有编译的tensorflow的whl文件，所以我安装的时候不行，还是用python3.6的环境吧！

三、OpenCV 只需要，结合自的环境修改地址即可

sudo cp /usr/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so /home/li/archiconda3/envs/env36/lib/python3.6/site-packages/