因為要在arm（aarch64）架構的linux環境中安裝tensorflow-gpu,但是官方tf網上沒有對應的版本，所以我們找了好久，找到一個其他人編譯好的tensorflow on arm的github(https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm)，但是用pip install 完成之后 的時候出現
谷歌了一下，發現需要更新libstdc++,但是試過無數種辦法，始終更新不了！！！
然后我們又在nvidia官網找了另一種方法：https://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/install-tf-jetsontx2/index.html，
這個是nvidia專門為jetson tx2的板子出的tensorflow，直接用pip命令裝就可以。
pip install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp33 tensorflow-gpu
但是有一個問題，它的前提是要安裝Jetpack3.3,里面包含了cuda、cudnn、opencv等。然后問題來了，怎么安裝Jetpack3.3呢，這就相當於給手機刷機，還要准備一條usb線，連接兩台機器。
首先需要在一台linux_86_64的電腦上下載好.run文件（注意是在另外一台機器上下載安裝），下載地址：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads#?search=jetpack%203.3
安裝官方指南一步一步安裝，前面都很順暢，但是到了這里的時候就有點懵逼了
一開始我們用的是第二種方法，讓pc機和tx2機都連上wifi，這個過程沒有出錯，但是安裝好發現，我的pc機上不了網，也更新不了wifi列表了，這是因為在選擇第二種方法的時候我的pc機變成了路由器。解決方法是
修改 /etc/netowork/interfaces
只留下前面兩行：
auto lo
iface lo inet loopback
就可以正常搜索wifi了。
第一種方法是需要兩台機都連上相同的路由器，然而！無論采用哪一種方法，安裝過程中沒有報錯，但是刷機后發現仍然是沒有cuda在/usr/local/目錄下的。。。絞盡腦汁，搜遍網絡。
最后發現，其實pc機上的安裝過程中下載好了cuda包，我可以直接把需要的包拷貝過來，然后在目標jetson tx2上面安裝啊！
在 jetpack_download的文件價下面：
選擇前三個包，然后拷貝到arm主機上面，分別執行3條 sudo dpkg -i cuda-xxxx.deb 命令安裝這3個包。
然后：
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-9.0
cuda9.0就安裝好了！！！！！
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作者：拾花兒
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/m0_37718269/article/details/83901861
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